最近在使用Keras进行深度学习模型训练的过程中,遇到了一个错误:cannot import name 'BatchNormalization' from 'keras.layers.normalization'。经过一番调查和尝试,我找到了解决方法,现在和大家分享一下。
【导读】本文是谷歌机器学习工程师 Chris Rawles 撰写的一篇技术博文,探讨了如何在 TensorFlow 和 tf.keras 上利用 Batch Normalization 加快深度神经网络的训练。我们知道,深度神经网络一般非常复杂,即使是在当前高性能GPU的加持下,要想快速训练深度神经网络依然不容易。Batch Normalization 也许是一个不错的加速方法,本文介绍了它如何帮助解决梯度消失和梯度爆炸问题,并讨论了ReLu激活以及其他激活函数对于抵消梯度消失问题的作用。最后,本文使用Te
本文的目的是展示使用时间序列从数据处理到构建神经网络和验证结果的过程。作为一个例子,金融系列被选择为完全随机的,一般来说,如果传统的神经网络架构能够捕获必要的模式来预测金融工具的行为,那就很有趣了。
和卷积层相对应,每一种池化层都有1D,2D,3D三种类型,这里主要介绍2D处理图像的一个操作。1D和3D可以合理的类推。
该层在每个batch上将前一层的激活值重新规范化,即使得其输出数据的均值接近0,其标准差接近1
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
摘要:本文主要针对Batch Normalization技术,探究其对神经网络的作用,总结BN能够加速神经网络训练的原因,并对Internal covariate shift的情况进行探讨,同时探讨BN在Tensorflow中的实现。最后,简单介绍近年来对BN的改进,如Layer Norm和Group Norm。
第 10 章介绍了人工神经网络,并训练了第一个深度神经网络。 但它非常浅,只有两个隐藏层。 如果你需要解决非常复杂的问题,例如检测高分辨率图像中的数百种类型的对象,该怎么办? 你可能需要训练更深的 DNN,也许有 10 层或更多,每层包含数百个神经元,通过数十万个连接相连。 这可不像公园散步那么简单,可能碰到下面这些问题:
目前为止,介绍的神经网络模型都是通过Sequential模型来实现的。Sequential模型假设神经网络模型只有一个输入一个输出,而且模型的网络层是线性堆叠在一起的。
最近做实验比较焦虑,因此准备结合推荐算法梳理下Tensorflow2.x的知识。介绍Tensorflow2.x的文章有很多,但本文(系列)是按照作者构建模型的思路来展开的,因此不会从Eager Execution开始。另外,尽量摆脱小白文,加入自己的理解。 本文约2.7k字,预计阅读10分钟。
卷积神经网络的输入是一个固定大小的224×224 RGB图像。做的唯一预处理是从每个像素中减去在训练集上计算的RGB平均值。图像通过一堆卷积(conv.)层传递,我们使用带有非常小的接受域的过滤器:3×3(这是捕捉左/右、上/下、中间概念的最小大小)。在其中一种配置中,我们还使用了1×1的卷积滤波器,它可以看作是输入通道的线性变换(其次是非线性)。卷积步幅固定为1像素;凹凸层输入的空间填充是卷积后保持空间分辨率,即3×3凹凸层的填充为1像素。空间池化由五个最大池化层执行,它们遵循一些对流层(不是所有对流层都遵循最大池化)。最大池是在一个2×2像素的窗口上执行的,步长为2。
[1]stackoverflow上tensorflow实现BN的不同函数的解释: https://stackoverflow.com/questions/48001759/what-is-right-batch-normalization-function-in-tensorflow/48006315#48006315
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。
【导读】当今,卷积神经网络在图像识别等领域取得巨大的成功,那么是什么使其高效而快速呢?本文整理John Olafenwa的一篇博文,主要介绍了卷积神经网络采用的四种基本组件:Pooling、Dropo
GoogLeNet Inception V2在《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》出现,最大亮点是提出了Batch Normalization方法,它起到以下作用:
CW,广东深圳人,毕业于中山大学(SYSU)数据科学与计算机学院,毕业后就业于腾讯计算机系统有限公司技术工程与事业群(TEG)从事Devops工作,期间在AI LAB实习过,实操过道路交通元素与医疗病例图像分割、视频实时人脸检测与表情识别、OCR等项目。
Resnet是由许多残差块组成的,而残差块可以解决网络越深,效果越差的问题。 残差块的结构如下图所示。
批处理规范化背后的主要思想是,在我们的案例中,我们通过使用几种技术(sklearn.preprocessing.StandardScaler)来规范化输入层,从而提高了模型性能,因此,如果输入层受益于规范化,为什么不规范化隐藏层,这将进一步改善并加快学习速度。
本期翻译:LIN | 公众号翻译部 这是公众号关于神经网络在金融领域特别是算法交易上的一个连载系列:
近年来,特别是在10年前Darpa挑战赛成功之后,全自动驾驶汽车的开发速度大大加快。自动驾驶汽车由许多部件组成,其中最关键的部件是驱动它的传感器和人工智能软件。此外,随着计算能力的增加,我们现在能够训练复杂的和深层的神经网络,该神经网络能够学习关键的细节,并且成为汽车的大脑,了解汽车的环境,以便做出下一个决定。 在这篇文章中,我们将讨论如何训练一个深度学习模型来预测方向盘转角,并帮助虚拟汽车在模拟器中自动驾驶。该模型使用Keras(https://keras.io/)创建,使用Tensorflow(http
在机器学习中,我们需要对输入的数据做预处理, 可以用 normalization 归一化 ,或者 standardization 标准化, 用来将数据的不同 feature 转换到同一范围内, normalization 归一化 :将数据转换到 [0, 1] 之间, standardization 标准化:转换后的数据符合标准正态分布
在实践中,在不同阶段对数据进行不同的正则化操作会有非常大的影响,在正确的位置进行正确的正则化操作可以为模型带来巨大的提升。
model.train()的作用是启用 Batch Normalization 和 Dropout。
深度残差收缩网络是深度残差网络的一种改进,针对的是数据中含有噪声或冗余信息的情况,将软阈值函数引入深度残差网络的内部,通过消除冗余特征,增强高层特征的判别性。其核心部分就是下图所示的基本模块:
DeepAction八期飞跃计划还剩9个名额,联系小编,获取你的专属算法工程师学习计划(联系小编SIGAI_NO1)
AiTechYun 编辑:yuxiangyu 本文主要讨论使用生成式对抗网络实现图像去模糊。 代码:https://github.com/RaphaelMeudec/deblur-gan 生成对抗网
本文介绍如何构建深度转换网络实现端到端的文本生成。在这一过程中,包括有关数据清理,训练,模型设计和预测算法相关的内容。
这里我们可以看到,这些图像数据集都是28*28的单通道图片。我们将这些数据集分成了55000个训练数据集,5000个验证数据集以及10000个测试数据集。现在我们再来看一下这些数据集的分类类型
DenseNet结构在16年由Huang Gao和Liu Zhuang等人提出,并且在CVRP2017中被评为最佳论文。网络的核心结构为如下所示的Dense块,在每一个Dense块中,存在多个Dense层,即下图所示的H1~H4。各Dense层之间彼此均相互连接,即H1的输入为x0,输出为x1,H2的输入即为[x0, x1],输出为x2,依次类推。最终Dense块的输出即为[x0, x1, x2, x3, x4]。这种结构个人感觉非常类似生物学里边的神经元连接方式,应该能够比较有效的提高了网络中特征信息的利用效率。
选自 The Keras Blog 作者:Francois Chollet 机器之心编译 参与:晏奇、黄小天、吴攀 Keras 在 2015 年 3 月首次推出,现在用户数量已经突破了 10 万。其中
上一章通过简单模型(一堆Conv2D和MaxPooling2D层)和一个简单的用例(二进制图像分类)为您介绍了计算机视觉的深度学习。但是,计算机视觉不仅仅是图像分类!本章将深入探讨更多不同应用和高级最佳实践。
最近用keras跑基于resnet50,inception3的一些迁移学习的实验,遇到一些问题。通过查看github和博客发现是由于BN层导致的,国外已经有人总结并提了一个PR(虽然并没有被merge到Keras官方库中),并写了一篇博客,也看到知乎有人翻译了一遍:Keras的BN你真的冻结对了吗
dropout作为目前神经网络训练的一项必备技术,自从被Hinton提出以来,几乎是进行深度学习训练时的标配。就像做菜时必须加料酒一样,无论何时,大家在使用全连接层的时候都会习惯性的在后面加上一个dropout层。通常情况下,dropout被作为一种防止神经网络过拟合的正则化方法,对神经网络的泛化性能有很大的帮助。每个人都会用dropout,但你真的理解它吗?本节我们就来看看dropout里的一些关键细节问题。
本文主要介绍了使用 1D 卷积和 LSTM 混合模型做 EEG 信号识别。感谢Memory逆光!
选自Sicara Blog 作者:Raphaël Meudec 机器之心编译 参与:陈韵竹、李泽南 2014 年,Ian Goodfellow 提出了生成对抗网络(GAN),今天,GAN 已经成为深度学习最热门的方向之一。本文将重点介绍如何利用 Keras 将 GAN 应用于图像去模糊(image deblurring)任务当中。 Keras 代码地址:https://github.com/RaphaelMeudec/deblur-gan 此外,请查阅 DeblurGAN 的原始论文(https://arx
前期一篇推文(基于Python TensorFlow Estimator DNNRegressor的深度学习回归)详细介绍了基于TensorFlow tf.estimator接口的深度学习网络;而在TensorFlow 2.0中,新的Keras接口具有与 tf.estimator接口一致的功能,且其更易于学习,对于新手而言友好程度更高;在TensorFlow官网也建议新手从Keras接口入手开始学习。因此,本文结合TensorFlow Keras接口,加以深度学习回归的详细介绍与代码实战。
卷积神经网络(CNN)非常适合计算机视觉任务。使用对大型图像集(如ImageNet,COCO等)进行训练的预训练模型,可以快速使这些体系结构专业化,以适合独特数据集。此过程称为迁移学习。但是有一个陷阱!用于图像分类和对象检测任务的预训练模型通常在固定的输入图像尺寸上训练。这些通常从224x224x3到某个范围变化,512x512x3并且大多数具有1的长宽比,即图像的宽度和高度相等。如果它们不相等,则将图像调整为相等的高度和宽度。
生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)最早由 Ian Goodfellow 在 2014 年提出,是目前深度学习领域最具潜力的研究成果之一。它的核心思想是:同时训练两个相互协作、同时又相互竞争的深度神经网络(一个称为生成器 Generator,另一个称为判别器 Discriminator)来处理无监督学习的相关问题。在训练过程中,两个网络最终都要学习如何处理任务。 通常,我们会用下面这个例子来说明 GAN 的原理:将警察视为判别器,制造假币的犯罪分子视为生
噪声点处理:对原点周围的八个点进行扫描,比较。当该点像素值与周围8个点的值小于N时,此点为噪点 。
毕设临近截止,故写一篇心得以供新手学习,理论在知乎上有很多介绍的不错的文章,这里强烈推荐微信公众号:AI蜗牛车,这位东南老哥写了时空预测系列文章,能够帮助了解时空领域模型的演变,同时也向他请教了一些训练技巧。 我的本科毕设大概是这样的:先计算某个区域的风险,计算得到一段时间的风险矩阵,这里用的是自己的模型去计算的,数据如何生成,本文不做赘述,主要讲解如果通过每个时刻下的矩阵数据去预测未来的矩阵。
Fast Segmentation Convolutional Neural Network (Fast- scnn)是一种针对高分辨率图像数据的实时语义分割模型,适用于低内存嵌入式设备上的高效计算。原论文的作者是:Rudra PK Poudel, Stephan Liwicki and Roberto Cipolla。本文中使用的代码并不是作者的正式实现,而是我对论文中描述的模型的重构的尝试。
Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API,它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时间把你的想法转换为实验结果,是做好研究的关键。本人是keras的忠实粉丝,可能是因为它实在是太简单易用了,不用多少代码就可以将自己的想法完全实现,但是在使用的过程中还是遇到了不少坑,本文做了一个归纳,供大家参考。
我们知道在不考虑输入层的情况下,一个典型的卷积神经网络通常由若干个卷积层、激活层、池化层及全连接层组成,无论是最经典的LeNet5,还是前两天刚出现的MobileNet V3,无一不都包含这些层。今天就带大家学习下如何使用TensorFlow2.0搭建卷积神经网络模型。
torch.nn.BatchNorm1d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) torch.nn.BatchNorm2d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) torch.nn.BatchNorm3d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Keras是由 Python 编写的神经网络库,专注于深度学习,运行在 TensorFlow 或 Theano 之上。TensorFlow和Theano是当前比较流行的两大深度学习库,但是对初学者来说相对有些复杂。Keras 使用简单,结构清晰,底层计算平台可基于 TensorFlow 或 Theano 之上,功能强大。Keras 可运行于 Python 2.7 或 3.5 环境,完美结合于 GPU 和 CPU,基于 MIT license 发布。Keras 由 Google 工程师François Chollet开发和维护。
本文介绍了如何在深度学习项目中使用 TensorFlow.js,通过实例演示了如何使用 TensorFlow.js 在浏览器中运行深度学习模型,并介绍了在服务器端使用 TensorFlow.js 部署模型的方法。
上次的一篇文章说了下DenseNet,这一篇文章来说一下CRNN+CTC的识别原理以及实现过程。这篇文章原理部分主要参考于白裳老师的“一文读懂CRNN+CTC文字识别”,其中的CTC原理的讲解部分是我见过最清晰易懂的,值得好好读一下。
【导读】ResNet在2015年名声大噪,影响了2016年DL在学术界和工业界的发展方向。它对每一层的输入做一个reference,形成残差函数。残差用来设计解决深度网络退化问题,同时也解决了梯度消失
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云