使用Keras Tuner进行超参数调整可以将您的分类神经网络网络的准确性提高10%。
【导读】Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库,可以作为Tensorflow、和Theano的高阶应用程序接口,进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化。本系列将教你如何从零开始学Keras,从搭建神经网络到项目实战,手把手教你精通Keras。相关内容参考《Python深度学习》这本书。
通过使用深度学习实现分类问题的动手演练,如何绘制问题以及如何改善其结果,来了解TensorFlow的最新版本。
本文是对The 5 Step Life-Cycle for Long Short-Term Memory Models in Keras的复现与解读,新手博主,边学边记,以便后续温习,或者对他人有所帮助
深度学习已经占据了解决复杂问题的大多数领域,地理空间领域也不例外。文章的标题让您感兴趣,因此希望熟悉卫星数据集 ; 目前,Landsat 5 TM。机器学习(ML)算法如何工作的知识很少,将帮助快速掌握这本动手教程。对于那些不熟悉ML概念的人,简而言之,它是建立一个实体的一些特征(特征或X)与其他属性(值或标签或Y)之间的关系 - 提供了大量的例子(标记数据) )到模型,以便从中学习,然后预测新数据(未标记数据)的值/标签。这对于机器学习来说已经足够理论了!
当使用拟合模型进行预测时,也可以应用图像数据增强技术,以允许模型对测试数据集中每幅图像的多个不同版本进行预测。对增强图像的预测可以取平均值,从而获得更好的预测性能。
尽管数据集得到了有效的解决,但它可以作为学习和实践如何开发、评估和使用卷积深度学习神经网络从头开始进行图像分类的基础。这包括如何开发一个用于评估模型性能的强大测试工具,如何探索模型的改进,以及如何保存模型,然后加载它以对新数据进行预测。
自动机器学习是现在非常流行的一个概念,我们在进行深度学习的时候需要调整的典型超参数包括优化算法(SGD,Adam等),学习速率和学习速率调度以及正则化等。根据数据集和具体问题,深度学习专家可以进行数十到数百次实验,以找到神经网络架构和超参数之间的平衡,这些实验通常需要计算数百到数千小时。刚刚提到的这种模式仅适用于专家,那非深度学习专家呢?如果一个业余爱好者也想快速搭建一个深度神经网络,那这种半自动化的搭建方式就再适合不过了,于是现在Auto-Keras和AutoML就应运而生了。
在本文中将介绍如何使用 KerasTuner,并且还会介绍其他教程中没有的一些技巧,例如单独调整每一层中的参数或与优化器一起调整学习率等。Keras-Tuner 是一个可帮助您优化神经网络并找到接近最优的超参数集的工具,它利用了高级搜索和优化方法,例如 HyperBand 搜索和贝叶斯优化。所以只需要定义搜索空间,Keras-Tuner 将负责繁琐的调优过程,这要比手动的Grid Search强的多!
https://machinelearningmastery.com/5-step-life-cycle-neural-network-models-keras/
时间序列预测是机器学习的一个重要领域。说它重要是因为有很多预测问题都涉及时间成分。然而,虽然时间成分补充了额外的信息,但与其他预测任务相比,时间序列问题更难以处理。
近日,谷歌公司发布了其最新的大语言模型Gemma 2,向全球研究人员和开发人员开放。新发布的Gemma 2模型有90亿参数(9B)和270亿参数(27B)两种版本。相比于第一代模型,Gemma 2在推理性能和效率方面有了显著提升,同时在安全性上也取得了重要进展。
2019 年 3 月 6 日,谷歌在 TensorFlow 开发者年度峰会上发布了最新版的 TensorFlow 框架 TensorFlow2.0 。新版本对 TensorFlow 的使用方式进行了重大改进,使其更加灵活和更具人性化。具体的改变和新增内容可以从 TensorFlow 的官网找到,本文将介绍如何使用 TensorFlow2.0 构建和部署端到端的图像分类器,以及新版本中的新增内容,包括:
在本课程中,我们将介绍神经网络的基础知识以及如何建立深度学习编程环境。 我们还将探讨神经网络的常见组件及其基本操作。 我们将通过探索使用 TensorFlow 创建的训练有素的神经网络来结束本课程。
Keras 是一个高级的 (high-level) 深度学习框架,作者是 François Chollet。Keras 可以以两种方法运行:
使用到的数据集为IMDB电影评论情感分类数据集,该数据集包含 50,000 条电影评论,其中 25,000 条用于训练,25,000 条用于测试。每条评论被标记为正面或负面情感,因此该数据集是一个二分类问题。
因此,一位好奇的学者 Tikeswar Naik,通过简单的实验和我们讨论了这项技术的某一潜在滥用情况——使用 ML 来破解密码,希望通过这一介绍能够让更多人保持警惕,并找到减轻或防止滥用的方法。我们将其具体研究内容编译如下。
特征工程的本质:用更简单的方法表述问题,使问题变得容易,需要深入理解问题的本质。可能的话加一点遐想。
深度学习发展势头迅猛,但近两年涌现的诸多深度学习框架让初学者无所适从。如 Google 的 TensorFlow、亚马逊的 MXNet、Facebook 支持的 PyTorch、Theano、Caffe、CNTK、Chainer、百度的 PaddlePaddle、DSSTNE、DyNet、BigDL、Neon 等等。
神经网络在训练时的优化首先是对模型的当前状态进行误差估计,然后为了减少下一次评估的误差,需要使用一个能够表示错误函数对权重进行更新,这个函数被称为损失函数。
Francois Chollet在他的“深度学习Python”一书中概述了与Keras开发神经网络的概述。 通过本书前面的一个简单的MNIST示例,Chollet将网络构建过程简化为与Keras直接相关的4个主要步骤。
选自arXiv 作者:Ilia Karmanov等 机器之心编译 参与:路雪、刘晓坤、白妤昕 深度学习框架就像语言一样:很多人会说英语,但每种语言都有自己的特殊性。作者为几种不同的网络结构创建了通用代码,并可在多个不同的框架中使用。 repo 1.0 完整版 GitHub 地址:https://github.com/ilkarman/DeepLearningFrameworks 我们的想法是创建一个深度学习框架的罗塞塔石碑(Rosetta Stone):假设你很了解某个深度学习框架,你就可以帮助别人使用任何
AI 研习社按,日前,微软提出深度学习框架的通用语言——repo1.0,号称希望通过构建这一深度学习框架「Rosetta Stone(罗塞塔石碑)」,让研究者们能够在不同框架之间轻松运用专业知识。他们在博客中讲解了基准深度学习框架的训练结果和相应的经验教训,雷锋网 AI 研习社编译整理如下。
Python深度学习-深入理解Keras:Keras标准工作流程、回调函数使用、自定义训练循环和评估循环。
在使用Python编写机器学习项目时,我们有时会遇到各种错误。其中之一是ModuleNotFoundError,该错误指示Python找不到特定的模块。 这篇文章将教你如何解决一个常见的ModuleNotFoundError错误,即ModuleNotFoundError: No module named 'keras_retinanet.utils.compute_overlap'。
它允许您使用一组TensorFlow操作并注释构造,以便toco知道如何将其转换为tflite。这在张量流图中嵌入了一个伪函数。这允许在较低级别的TensorFlow实现中嵌入高级API使用信息,以便以后可以替换其他实现。本质上,这个伪op中的任何“输入”都被输入到一个标识中,并且属性被添加到该输入中,然后由构成伪op的组成ops使用。
如今DT(数据技术)时代,数据变得越来越重要,其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。
如果您计划尝试深度学习模型,那么Keras可能是一个很好的起点。它是用Python编写的高级API,后端支持Tensorflow、CNTK和Theano。
Keras是Python中一个的强大而易用的库,主要用于深度学习。在设计和配置你的深度学习模型时,需要做很多决策。大多数决定必须通过反复试错的方法来解决,并在真实的数据上进行评估。因此,有一个可靠的方
机器学习中的路透社数据集是一个非常常用的数据集,它包含来自新闻专线的文本数据,主要用于文本分类任务。这个数据集是由路透社新闻机构提供的,包含了大量的新闻文章,共计22类分类标签。
最近,Jeff Leek 在 Simply Stats 上发表了一篇题为「如果你的数据量不够大就不要使用深度学习」(Don’t use deep learning your data isn’t that big)的文章(链接见文末),认为只有获得了谷歌、Facebook 这样规模的数据才有资格做深度学习。对于这点 Andrew L. Beam(本文作者)并不反对,他认为这使我们清楚地意识到深度学习并不是一种万能的灵药;但是,虽然 Beam 同意其核心观点,但是其还有很多不明确或不清晰的地方,并且 Be
集成是一种机器学习概念,使用相同的学习算法训练多个模型。Bagging是一种减少预测方差的方法,通过使用重复组合生成多组原始数据,从数据集生成额外的训练数据。Boosting 是一种基于最后分类调整观测值权重的迭代技术。如果一条观察数据被错误地分类,它会试图增加这个观察数据的权重。总体而言,Boosting 建立了强大的预测模型。
嵌入式处理技术的最新进展已使基于视觉的系统可以在监视过程中使用卷积神经网络检测火灾。在本文中,两个定制的CNN模型已经实现,它们拥有用于监视视频的高成本效益的火灾检测CNN架构。第一个模型是受AlexNet架构启发定制的基本CNN架构。我们将实现和查看其输出和限制,并创建一个定制的InceptionV3模型。为了平衡效率和准确性,考虑到目标问题和火灾数据的性质对模型进行了微调。我们将使用三个不同的数据集来训练我们的模型。
本文介绍3个案例来帮助读者认识和入门深度学习框架Keras。3个案例解决3个问题:回归、二分类、多分类.
本文介绍3个案例来帮助读者认识和入门深度学习框架Keras。3个案例解决3个问题:回归、二分类、多分类
AWS最近宣布发布了针对Keras 2的Apache MXNet后端,与使用多GPU的默认后端相比,它可以为你提供高达3倍的速度提升。它可以改进训练和推理性能。在这个版本中,你现在能够将经过训练的Keras(使用MXNet后端)模型导出为本地MXNet模型,而不必依赖于特定的语言绑定。这种新的导出模型功能允许你使用各种工具(这些工具属于MXNet生态系统的一部分)。
王小新 编译自 Medium 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Alexandre Attia是《辛普森一家》的狂热粉丝。他看了一系列辛普森剧集,想建立一个能识别其中人物的神经网络。 接下来让我
在本文中,我将对分类任务应用两种不同的方法。我将首先应用一个经典的机器学习分类算法-梯度增强分类器。
MNIST数据集是一个大型的手写数字识别数据集,由美国国家标准技术研究所(NIST)收集并公开提供。该数据集包含约70000张手写数字图像,每张图像都是28x28像素大小的,灰度模式。
Python 的 Keras 库来学习手写数字分类,将手写数字的灰度图像(28 像素 ×28 像素)划分到 10 个类别 中(0~9) 神经网络的核心组件是层(layer),它是一种数据处理模块,它从输入数据中提取表示,紧接着的一个例子中,将含有两个Dense 层,它们是密集连接(也叫全连接)的神经层,最后是一个10路的softmax层,它将返回一个由 10 个概率值(总和为 1)组成的数组。每个概率值表示当前数字图像属于 10 个数字类别中某一个的概率 损失函数(loss function):网络如何衡量在训练数据上的性能,即网络如何朝着正确的方向前进 优化器(optimizer):基于训练数据和损失函数来更新网络的机制
图像分类是一种机器学习任务,涉及识别图像中的对象或场景。这是一项具有挑战性的任务,但它在面部识别、物体检测和医学图像分析等现实世界中有许多应用。
它由节点层组成,其中每个节点连接到上一层的所有输出,每个节点的输出连接到下一层节点的所有输入。
使用 model.fit()或 model.fit_generator() 在一个大型数据集上启动数十轮的训练,有点类似于扔一架纸飞机,一开始给它一点推力,之后你便再也无法控制其飞行轨迹或着陆点。如果想要避免不好的结果(并避免浪费纸飞机),更聪明的做法是不用纸飞机,而是用一架无人机,它可以感知其环境,将数据发回给操纵者,并且能够基于当前状态自主航行。下面要介绍的技术,可以让model.fit() 的调用从纸飞机变为智能的自主无人机,可以自我反省并动态地采取行动
选自Github 作者:Andrew L. Beam 机器之心编译 最近,Jeff Leek 在 Simply Stats 上发表了一篇题为「如果你的数据量不够大就不要使用深度学习」(Don't use deep learning your data isn't that big)的文章(链接见文末),认为只有获得了谷歌、Facebook 这样规模的数据才有资格做深度学习。对于这点 Andrew L. Beam(本文作者)并不反对,他认为这使我们清楚地意识到深度学习并不是一种万能的灵药;但是,虽然 Bea
前天PyImageSearch博主Adrian Rosebrock发表博文展示了使用Keras库利用深度学习技术进行疟疾检测的流程,并取得了超过目前文献的最好方法,值得大家参考。(昨天52CV-医学影像群里还有一位同学说如何做医学图像方面的毕设,这篇文章真是及时雨啊)
本文基于一篇题为《Algorithmic Financial Trading with Deep Convolutional Neural Networks: Time Series to Image Conversion Approach》的研究论文:
最近,我阅读了arXiv平台上的Jonathan Frankle,David J. Schwab和Ari S. Morcos撰写的论文“Training BatchNorm and Only BatchNorm: On the Expressive Power of Random Features in CNNs”。这个主意立刻引起了我的注意。到目前为止,我从未将批标准化(BN)层视为学习过程本身的一部分,仅是为了帮助深度网络实现优化和提高稳定性。经过几次实验,我发现我错了。在下文中,我将展示我复制的论文的结果以及从中学到的东西。
选自Github 作者:Max Brggen 机器之心编译 参与:蒋思源 近来,部分机器学习从业者对深度学习不能训练小数据集这一观点表示怀疑,他们普遍认为如果深度学习经过优良的调参,那么就不会出现过拟合和过训练情况,也就能较好地从小数据集学习不错的模型。在本文中,Max Brggen 在多个小数据集对神经网络和 XGBoost 进行了对比,并表明 ANN 在小数据集可以得到和 XGBoost 相媲美的结果。 模型源代码:https://gist.github.com/maxberggren/b3ae92b2
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