在训练数据之前我们需要对数据进行预处理，还要选取适当的loss函数以及优化器。训练之后我们还要选取适当的评估标准来评价模型。当然，在这之间还有很多类型的函数需要选取，比如激活函数、回调函数等等。...今天我们就要自上而下地说明Keras的知识结构，也就是按照模型（整体架构）->网络层->数据预处理->其他（各种函数、数据集等）这个顺序来进行简略说明，今天提到的各种API、网络层等等会在之后的文章中依据例子详细说明...多个网络层顺序执行，进行网络的训练和参数的优化调整。通过Sequential顺序模型API来完成训练、预测、评估等功能。 ...Model类模型（使用Keras函数式API） Keras函数式API是定义复杂模型（如多输出模型、有向无环图、或具有共享层的模型）的方法。 ...根据以上三点就可以知道使用Keras函数式API便可定义出复杂的网络模型。 Model类模型API与Sequential的API相同。
接下来，我们这里介绍两种建立神经网络的方式，分别是使用tf.keras.Sequential和使用 Keras 函数式 API创建神经网络。...4、使用Keras 函数式 API创建神经网络 使用tf.keras.Sequential是层的简单堆叠，无法表示任意模型，如具有非序列数据流的模型（例如，残差连接）。...而使用Keras 函数式 API则可以。在使用Keras 函数式 API时，层实例可调用并返回张量。 而输入张量和输出张量用于定义 tf.keras.Model 实例。...在想这个问题之前，我一直认为的顺序是Relu->BN->Dropout，Dropout的顺序是最后一个应该是没有疑问的，关键是Relu和BN的顺序。更扩展点，是BN和非线性激活函数的关系。...关于这个问题，论文中给出的是先BN，后面接非线性激活函数。但实际中，也有人主张先非线性激活函数，再是BN。
从0到1实现2种Keras建模网络 本文介绍两种基于Keras的建模方法： 基于Sequential的建模；快速方便，易上手 基于函数式API的建模；易于扩展，灵活性强 主要知识点 通过本文你将学到下面...9个实用的知识点，掌握基于Kera搭建神经网络模型的流程： 如何导入keras的内置数据集 keras如何实现one-hot编码 如何定义keras的Sequential模型，包含卷积层、池化层、Dropout...层等 如何各个层基本信息，比如层的名称、权重、形状等 模型的编译、训练 如何将模型的精度和准确率指标进行可视化 如何使用TensorFlow的Tensorboard进行可视化 如何搭建基于函数式API的...(0.25)) # 输出层：10表示的最终数据的分类数目 model.add(Dense(10, activation="softmax")) # 多分类使用softmax激活函数 在多分类问题的最后全连接层中...除此之外，你也可以通过localhost:6006到本地网页查看： 构建函数式模型 上面的模型是基于Sequention；下面对比构建出基于函数式API的等效模型： from keras.models
Keras实现 在Keras中，使用下面的一句即可实现： keras.layers.Dropout(rate, noise_shape=None, seed=None) 以0.5的丢弃率开始...相反，应该在卷积层之间插入Batch Normalization（批量标准化），这项技术将使得模型正则化化，进而使得模型在训练期间更加地稳定。...： 在卷积层和激活层之间插入批量标准化层（来源）； 可以在此批量标准化层中调整一些超参数； 你也可以在激活函数之后插入批量标准化操作，但根据我个人的经验， 这两种方法取得的效果都非常的相近。...之后会再写一篇文章，详细说明如何在卷积神经网络中实现全局平均池化。在此之前，建议阅读 ResNet这篇论文 ，以了解全局平均池化操作的好处。...（链接） 此外，构建了5个相同的卷积神经网络，并在卷积之间插入了Dropout层，每个使用Dropout层的卷积神经网络模型的丢弃率不同。
我们将涵盖以下几点： I：在TensorFlow张量上调用Keras层 II：在TensorFlow中使用Keras模型 III：多GPU和分布式训练 IV：用TensorFlow-serving导出模型...(10, activation='softmax')(x) # 10个单元的输出层和softmax激活函数 我们定义标签的占位符，以及我们将使用的损失函数： labels = tf.placeholder...1], K.learning_phase(): 1}) 例如，以下是如何将Dropout层添加到我们以前的MNIST示例中： from keras.layers import Dropout from...如何进行？ 首先，请注意，如果您的预先训练的权重包含用Theano训练的卷积（Convolution2D或Convolution1D层），则在加载权重时需要翻转卷积核心。...III：多GPU和分布式训练 将Keras模型的一部分分配给不同的GPU TensorFlow device scope与Keras层和模型完全兼容，因此可以使用它们将图的特定部分分配给不同的GPU。
你只需要向一些存在的模型中添加层就行了。 2. Functional API：Keras的API是非常强大的，你可以利用这些API来构造更加复杂的模型，比如多输出模型，有向无环图等等。...卷积层 这里使用一个卷积层，64个卷积核，维度是33的，之后采用 relu 激活函数进行激活，输入数据的维度是 `100100*32`。...接下来，让向模型中输入数据，在Keras中是通过 fit 函数来实现的。也可以在该函数中指定 batch_size 和 epochs 来训练。...需要的只是一个简单的链接，因此只需要使用一个 Dense 层就够了，然后用线性函数进行激活。...from keras.models import Model 现在，需要去指定输入数据，而不是在顺序模型中，在最后的 fit 函数中输入数据。
深度卷积生成式对抗网络（DCGAN）展示了如何构建实用GAN的模型，该GAN能够自己学习如何合成新图像。...在本文中，我们将讨论如何在少于200行代码中使用以Tensorflow 1.0为后端的Keras 2.0构建能够工作的DCGAN。我们将使用MNIST训练DCGAN学习如何生成手写数图片。...每个CNN层之间使用弱relu作为激活函数。使用0.4-0.7的dropout操作来避免过拟合和记忆化（memorization）。下面给出了keras中的实现。 ? 图1....层与层之间的批量正则化（batch normalization）也被用来稳定学习过程。各层的激活函数使用relu。最后一层的输出是假图像。采用0.3-0.5 的dropout避免第一层的过拟合。...鉴别器模型 下面的代码3展示了利用keras实现鉴别器模型的代码。他用来描述上面鉴别器用于训练的损失函数。因为鉴别器的输出是sigmoid，所以使用二元交叉熵来计算损失。
但是，如果要在非顺序网络（比如RNN）或有跳连接的网络（跳过层的连接，比如Wide&Deep）中使用SELU，就不能保证是自归一的，所以SELU就不会比其它激活函数更优； 这篇论文只是说如果所有层都是紧密层才保证自归一...该方法包括在每层的激活函数之前或之后在模型中添加操作。操作就是将输入平均值变为0，方差变为1，然后用两个新参数，一个做缩放，一个做便宜。...在训练和训练之后，BN层不会做同样的计算：BN会使用训练中的批次数据和训练后的最终数据（即移动平均值的最终值）。...因为想对模型中的所有层使用相同的正则器，还要使用相同的激活函数和相同的初始化策略。参数重复使代码很难看。为了好看，可以用循环重构代码。...它也可以帮助增加大层的 dropout 率，并减少小层的 dropout 率。另外，许多优秀的架构只在最后一个隐藏层之后使用dropout，如果全都加上dropout太强了，可以这么试试。
activation: 要使用的激活函数 (详见 activations)。 如果你不指定，则不使用激活函数 (即线性激活： a(x) = x)。 use_bias: 布尔值，该层是否使用偏置向量。...shuffle：布尔值或字符串，一般为布尔值，表示是否在训练过程中随机打乱输入样本的顺序。若为字符串“batch”，则是用来处理HDF5数据的特殊情况，它将在batch内部将数据打乱。...class_weight：字典，将不同的类别映射为不同的权值，该参数用来在训练过程中调整损失函数（只能用于训练） sample_weight：权值的numpy array，用于在训练时调整损失函数（仅用于训练...参考激活函数 输入shape 任意，当使用激活层作为第一层时，要指定input_shape 输出shape 与输入shape相同 ---- Dropout层 keras.layers.core.Dropout...Dropout将在训练过程中每次更新参数时按一定概率（rate）随机断开输入神经元，Dropout层用于防止过拟合。
因此，很多研究者在改进模型时采用的方法是在专家设计和构建的模型基础上进行深入研究，一般情况下，专家会开源构建的模型结构和原理，有些会给出相应训练好的模型参数，可供其它研究人员直接使用，比如迁移学习等。...因此，在应用迁移学习时，一般不会对经典模型的第一层进行修改，并且专注于优化其它层或添加隐藏层。 6.修改输出层：将模型默认值替换为适合的新激活函数和输出大小。...但是，不要将自己局限于最明显的解决方案，即只改变激活函数和最后输出层的节点数。...Keras中的技巧 以下是如何修改dropout和限制MNIST数据集的权重大小： # dropout in input and hidden layers# weight constraint...概率太低会导致收获甚微，太高导致训练不好； 在输入层和隐藏层上都使用dropout，这已被证明可以提高深度学习模型的性能； 使用衰减大的学习速率和大的动量； 限制权重，大的学习速率可能导致梯度爆炸，相关论文表明
在2016年，Yann LeCun甚至说GAN是过去10年机器学习领域最有趣的发明。 本章中，我们先探究自编码器的工作原理开始，如何做降维、特征提取、无监督预训练将、如何用作生成式模型。...例如，图17-6展示了如何使用栈式自编码器来做分类的无监督预训练。当训练分类器时，如果标签数据不足，可以冻住预训练层（底层）。 ?...Dropout层只在训练中起作用（GaussianNoise层也只在训练中起作用）： dropout_encoder = keras.models.Sequential([ keras.layers.Flatten...然后，创建编码器，因为模型不是完全顺序的，所以要使用Functional API： codings_size = 10 inputs = keras.layers.Input(shape=[28, 28...和之前一样，合成网络使用多个卷积核上采样层处理输入，但有两处不同：首先，输入和所有卷积层的输出（在激活函数之前）都添加了噪音。
Keras有两种不同的构建模型的方法： Sequential models Functional API 本文将要讨论的就是keras中的Sequential模型。...layers（图层），以下展示如何将一些最流行的图层添加到模型中： 卷积层 model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) 最大池化层 model.add...keras中的Sequential模型构建也包含这些步骤。 首先，网络的第一层是输入层，读取训练数据。...在keras中，Sequential模型的compile方法用来完成这一操作。例如，在下面的这一行代码中，我们使用’rmsprop’优化器，损失函数为’binary_crossentropy’。...')) 代码创建一个Sequential模型，这里使用了一个采用线性激活的全连接(Dense)层。
具体而言，网络层、损失函数、优化器、初始化策略、激活函数、正则化方法都是独立的模块，你可以使用它们来构建自己的模型。 c）易扩展性：添加新模块超级容易，只需要仿照现有的模块编写新的类或函数即可。...3）模型 Keras有两种类型的模型，序贯模型（Sequential）和函数式模型（Model），函数式模型应用更为广泛，序贯模型是函数式模型的一种特殊情况。...Activation：激活层 b）’tanh’ ：激活函数 3）Dropout(0.5) 在训练过程中每次更新参数时随机断开一定百分比（rate）的输入神经元，防止过拟合。...所以需要进行黄色箭头所示的变换，然后才进入输入层进行后续计算。至于从28*28变换成784之后输入层如何处理，就不需要我们关心了。(喜欢钻研的同学可以去研究下源代码)。...批次的次数不是越多越好，在当前的例子中，批次的训练次数达到1300次左右基本上已经达到损失函数能够达到的最好的结果了，在增加次数也增加了不了精度。
前言 本期我们将首先介绍如何使用Keras 创建卷积神经网络模型，再使用摄像头获取图片进行情绪检测。...在这里，我使用的是Sequential模型，该模型定义网络中的所有层将依次相继并将其存储在变量模型中。...• 激活层-使用elu激活。 • BatchNormalization（批处理归一化）-归一化每一层的激活，即将平均激活值保持在接近0并将激活标准偏差保持在接近1。...• 这些层之后使用elu激活，批处理归一化，最后以dropout为50％选择忽略。 块6层的出现顺序如下： • 与模块5相同的层，但没有展平层，因为该模块的输入已展平。...它是模型在训练和测试过程中要评估的metrics列表。这里我们使用了精度作为度量标准。 model.fit_generator（） 使模型适合Python逐批生成的数据。
然而，作者发现ResNet网络中不是所有的层都是必要的，因此结合经典的Dropout思想提出在训练过程中随机丢弃丢掉一些层来优化ResNet的训练过程。...论文中提到，将原始的ResNet模型调整为随机深度网络之后，期望深度为原始ResNet的，并且训练过程提速%，这个可以自己做实验验证。等等，怎么来的？看看下图就懂了。...在这里插入图片描述 测试 在测试过程中，所有的残差块都保持被激活的状态，以充分利用整个网络的所有参数。...但每个残差块的权重都要根据其在训练中的生存概率进行重新调整，具体来说，前向传播的公式如下： 在这里插入图片描述 实验 论文将ResNet的普通版和Stochastic_Depth版在CIFAR 10/100...论文中的解释是，不激活一部分残差模块事实上提现了一种模型融合的思想(和dropout解释一致)，由于训练时模型的深度随机，预测时模型的深度确定，实际是在测试时把不同深度的模型融合了起来。
，数据加载器，调试，不同的平台支持，分布式训练等等。 我们不确定是否能对框架的整体性能提出任何建议，因为本项目主要还是在演示如何在不同的框架中创建相同的神经网络。...生成CNN / RNN网络结构（通常在最后一层上不激活） 指定损失函数（交叉熵与softmax是一起指定的），优化器并初始化网络权重+会话 用mini-batch的方式来训练训练集并使用自定义迭代器（所有框架都使用公共的数据库...例如，对于CNTK，我们不能再使用类似层归一化的更复杂的变量。在PyTorch中，这是默认启用的。但是对于MXNet，我无法找到这样的RNN函数，而是使用稍慢的Fused RNN函数。...1、上面的例子（Keras除外），为了便于比较，尝试使用相同级别的API，因此都使用相同的生成器函数。 对于MXNet和CNTK，我尝试了一个更高级别的API，在这里我使用了框架的训练生成器函数。...计算这个梯度对于研究和像deep-dream的网络是有用的。 10、在max-pooling之后使用ReLU激活意味着你在减少维度之后才执行一个计算，从而能够减少几秒钟。
下面首先介绍最基本的Keras API，斌哥给出一个简单的样例，然后介绍如何使用Keras定义更加复杂的模型以及如何将Keras和原生态TensorFlow结合起来。...1、Keras基本用法和TFLearn API类似，Keras API也对模型定义、损失函数、训练过程等进行了封装，而且封装之后的整个训练过程和TFLearn是基本一致的，可以分为数据处理、模型定义和模型训练三个部分...使用原生态的Keras API需要先安装Keras包，安装的方法如下：pip install keras以下代码展示了如何使用原生态Keras在MNIST数据集上实现LeNet-5模型。...Keras API训练模型可以先定义一个Sequential类，然后在Sequential实例中通过add函数添加网络层。...在神经网络结构定义好之后，Sequential实例可以通过compile函数，指定优化函数、损失函数以及训练过程中需要监控等指标。
在训练深度神经网络模型时，这种组合可以大大克服梯度消失的问题。 该模型预测1类的可能性，并使用S型激活函数。 下面列出了代码片段。...鸢尾花数据集（csv） 鸢尾花数据集描述（csv） 鉴于它是一个多类分类，因此该模型在输出层中的每个类必须具有一个节点，并使用softmax激活函数。...因为这是回归型问题，所以我们将在输出层中使用线性激活函数（无激活函数）并优化均方误差损失函数。我们还将使用平均绝对误差（MAE）指标评估模型。...如何减少过度拟合：Dropout 这是在训练过程中实现的，在训练过程中，一些图层输出被随机忽略或“ 掉线 ”。 您可以在要删除输入连接的图层之前，在新模型中将Dropout添加为模型。...在第一隐藏层和输出层之间插入一个具有50％滤除率的滤除层。
，包括全连接、激活层等 泛型模型接口 为什么叫“泛型模型”，请查看一些基本概念 Keras的泛型模型为Model，即广义的拥有输入和输出的模型，我们使用Model来初始化一个泛型模型 from keras.models...在Keras中，compile主要完成损失函数和优化器的一些配置，是为训练服务的。...shuffle：布尔值，表示是否在训练过程中每个epoch前随机打乱输入样本的顺序。 class_weight：字典，将不同的类别映射为不同的权值，该参数用来在训练过程中调整损失函数（只能用于训练）。...该参数在处理非平衡的训练数据（某些类的训练样本数很少）时，可以使得损失函数对样本数不足的数据更加关注。...参考激活函数 输入shape 任意，当使用激活层作为第一层时，要指定input_shape 输出shape 与输入shape相同 ---- Dropout层 keras.layers.core.Dropout
2.Layer是对神经网络中各种层的抽象，包括卷积层和下采样层，还有全连接层和各种激活函数层等。同时每种Layer都实现了前向传播和反向传播，并通过Blob来传递数据。...灵活的体系结构允许使用单个API将计算部署到服务器或移动设备中的某个或多个CPU或GPU。...Keras有两种类型的模型，序贯模型（Sequential）和函数式模型（Model），函数式模型应用更为广泛，序贯模型是函数式模型的一种特殊情况。...2) 函数式模型（Model）：多输入多输出，层与层之间任意连接。这种模型编译速度慢。 2、Keras的模块结构 Keras主要由5大模块构成，模块之间的关系及每个模块的功能如图3-1所示： ?...依然由google团队开发支持，API以tf.keras的形式打包在TensorFlow中；微软维护其CNTK后端；亚马逊AWS也在开发MXNet支持。
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