在本章中，我们不会训练文本编码器网络。 我们将使用经过预训练的文本嵌入。 按照“数据准备”部分中给出的步骤下载预训练的文本嵌入。...如您所见，生成器网络包含几个卷积层，其中每个卷积层后跟一个批量规范化层或一个激活层。...这些是预训练的文本嵌入。 按照以下几节中给出的说明下载和提取数据集。 下载数据集 可以从这里手动下载CUB数据集。...首先在下采样模块中添加不同的层。...： batch_counter += 1 在每个微型批量上完成一次迭代（循环）后，将损失存储在名为dis_losses和gen_losses的列表中： dis_losses.append(d_loss)
BatchNormalization的原理BatchNormalization的实现包括两个基本步骤：在每个mini-batch的训练数据上计算并保存每一层输入的均值（mean）和方差（variance...BatchNormalization的优势和作用BatchNormalization在神经网络训练过程中具有以下几个优势：加速训练：归一化操作可以加速训练过程，因为梯度的传播更加稳定。...增加模型的泛化能力：BatchNormalization对每个mini-batch都进行归一化操作，使得模型对输入数据的变化更具鲁棒性，增加了模型的泛化能力。...BatchNormalization的使用在Keras中，使用BatchNormalization模块非常简单。可以通过在模型中添加BatchNormalization层来实现。...在实际应用中，BatchNormalization模块的使用非常简单，只需要在模型中添加BatchNormalization层，即可实现对每一层输入的归一化操作。
人脸识别网络 人脸识别网络的主要目标是在给定图像中识别人的身份。 对于我们的任务，我们将使用没有完全连接的层的预训练的 Inception-ResNet-2 模型。...它提供了用于神经网络的高级 API。 与低级框架（如 TensorFlow）相比，它还具有预构建的神经网络层，优化器，正则化器，初始化器和数据预处理层，可轻松进行原型制作。...让我们开始编写生成器网络的实现。 生成器 如 DCGAN 部分的“架构”中所述，生成器网络由一些 2D 卷积层，上采样层，整形层和批归一化层组成 。 在 Keras 中，每个操作都可以指定为一个层。...甚至激活函数也是 Keras 中的层，可以像正常的密集层一样添加到模型中。...在下一节中，我们将构建 VGG19 网络，如“SRGAN 简介”中所示。 VGG19 网络 我们将使用预训练的 VGG19 网络。 VGG19 网络的目的是提取生成的图像和真实图像的特征映射。
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....除了DCGAN中建议使用的反卷积fractionally-strided，对前三层的上采样也被用来合成更加接近真实的手写图像。...训练GAN模型由于其深度需要极强的耐心，下面罗列了几点： 产生的图片看起来像噪声：对鉴别器和生成器的网络层之间添加dropout。...搞清楚正确的训练/模型参数：采用一些已知的参数，如论文或源代码，一次仅仅调整一个参数。在2000步或更多步的训练之前，观察参数值的效应并在500或1000步及时作出调整。
完成本文章后，您将知道: TTA是数据增广技术的应用，通常用于在训练中进行预测。 如何在Keras中从头开始实现测试时增强。 如何使用TTA来提高卷积神经网络模型在标准图像分类任务中的性能。...人工扩展的训练数据集可以产生一个更熟练的模型，因为深度学习模型的性能通常会随着训练数据集的大小继续扩大。此外，训练数据集中图像的修改或增强版本可以帮助模型以不受位置、光照等影响的方式提取和学习特征。...该模型有一个卷积层，包含32个滤波器映射，使用整流线性激活的3×3内核，“相同的”填充，因此输出与输入的大小和权重初始化相同。接下来是批处理规范化层和最大池化层。...TTA的例子 我们现在可以更新CIFAR-10上CNN模型的重复评估，以使用测试时间增强。 上面关于如何在Keras中TTA的一节中开发的tta_predict()函数可以直接使用。...如何在Keras中从头开始实现测试时间增强。 如何使用测试时间增强来提高卷积神经网络模型在标准图像分类任务中的性能。
3.2 PSP 模块 在CNN中感受野可以粗略的被认为是使用上下文信息的大小，论文指出在许多网络中没有充分的获取全局信息，所以效果不好。...还需要注意一点的是，基础层经过预训练的模型(ResNet101)和空洞卷积策略提取feature map,提取后的feature map是输入的1/8大小。...PSPNet的基础网络层是在ResNet101的基础上做了改进，除了使用后面的softmax分类做loss，额外的在第四阶段添加了一个辅助的loss，两个loss一起传播，使用不同的权重，共同优化参数。...后续的实验证明这样做有利于快速收敛。 5. 实验 ? 5.1 测试不同配置下的ResNet的性能,找到比较好的预训练模型 ?...5.3 测试预训练模型的深度 ? 可以看到在测试的{50,101,152,269}这四个层次的网络中，网络越深，效果越好。 5.4 多种技巧融合 ? 在ImageNet上的表现： ?
传统的深度网络通常只通过单一的维度（如深度、宽度或分辨率）进行缩放，而EfficientNet则结合了这三者，使得模型的计算效率和精度都得到了优化。...2.为了方便比较resnet50和EfficientNet，我将从两个方面进行研究，第一，探索两个架构在不使用预训练参数的情况下，也就是从头开始训练模型，比较其准确率和损失。...其二，对两个模型都使用预训练好的参数，比较其准确率和损失值。其他参数，例如epochs=10, batch_size=64都保持一致。...=False, # 不包含顶部的分类层 weights='imagenet', # 使用ImageNet预训练权重 input_shape=(32, 32, 3) ) # 冻结预训练的层..., # 不包含顶部的分类层 weights='imagenet', # 使用ImageNet预训练权重 input_shape=(32, 32, 3) ) # 冻结预训练的层，
与典型的 CNN 结构相比，这里去掉了层之间的 max-pooling，而是采用了步进卷积来进行下采样。这里每个 CNN 层都以 LeakyReLU 为激活函数。...如在 DCGAN 模型中提到的那样，去掉微步进卷积，这里我们采用了模型前三层之间的上采样来合成更逼真的手写图像。在层与层之间，我们采用了批量归一化的方法来平稳化训练过程。...其中，除了学习速率的降低和相对权值衰减之外，训练参数与判别器模型中的训练参数完全相同。...解决：不要对判别器进行预训练。而是调整学习率，使判别器的学习率大于对抗模型的学习率。也可以尝试对生成器换一个不同的训练噪声样本。 问题3：生成器输出的图像仍然看起来像噪声。...在进行 2000 步以上的训练时，注意观察在 500 或 1000 步左右参数值调整的效果。 █ 输出情况 下图展示了在训练过程中，整个模型的输出变化情况。
在这里，我们通过向每个卷积层添加步幅来进行下采样（如果你不记得卷积步幅的详细信息，请参阅第 8.1.1 节中的“理解卷积步幅”）。...对于接下来的两种方法，我们将使用一个预训练的 Xception 模型。...这将是我们利用GradientTape对象进行低级梯度下降循环的第二个示例（第一个示例在第二章中）。 首先，让我们实例化加载了在 ImageNet 数据集上预训练权重的 Xception 模型。...❻ 返回更新后的图像，以便我们可以在循环中运行步骤函数。 现在我们有了所有的部分。...让我们使用预训练的 Xception 模型演示这种技术。
=64): # block_list表示每个block有几个卷积层 super(ResNet18, self)....= tf.keras.models.Sequential()# 使用Sequential方式添加层 # 构建ResNet网络结构，使用一个循环进行生成 for block_id...，共4个大块，每个大块里有2个小块，1个小块有2层卷积 # 优化器，损失函数 测量指标 model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy...(from_logits=False), metrics=['sparse_categorical_accuracy']) # 断电续训 # 为上次模型的结果，目的是为了提高模型收敛的速度...save_weights_only=True, save_best_only=True) # 模型的训练
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。...还添加了一个激活层来合并非线性。在Keras中，输入批次尺寸是自动添加的，不需要在输入层中指定它。由于输入图像的高度和宽度是可变的，因此将输入形状指定为(None, None, 3)。...一种解决方法是编写一个自定义训练循环，该循环执行以下操作： 通过将通过每个图像，在列表中（分批），通过模型(height, width, 3)来(1, height, width, 3)使用np.expand_dims...完成训练后，可以从Colab中的“文件”选项卡将最佳快照下载到本地计算机。
另外，在生物医学图像往往缺少训练图片。所以，Ciresan等人训练了一个卷积神经网络，用滑动窗口提供像素的周围区域（patch）作为输入来预测每个像素的类标签。...考虑到内存原因，只保存最大池化索引，如最大特征值的位置。...高维的特征图输入soft-max层，对每个像素进行分类，得到每个像素属于K类的概率。...图3中右边是FCN的解码技术，FCN对编码的特征图进行降维，降维后输入到解码网络，解码网络中，上采样使用反卷积实现，上采样的特征图与降维的编码图进行element-wise add得到最终的解码特征图。...FCN解码模型需要存储编码特征图，在嵌入式设备中内存紧张。
在这里，我只是重新保存验证数据，而没有执行任何其他扩充操作，因为我想使用与训练模型中数据不同的原始数据来检查模型。...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。...我们创建的该层包含32个大小为（3,3）滤波器，其中使用padding ='same'填充图像并使用内核初始化程序he_normal。添加了2个卷积层，每个层都有一个激活层和批处理归一化层。...• 密集层-该层中每个神经元都与其他每个神经元相连。在这里，我使用带有内核的程序初始化64个单元或64个神经元-he_normal。...• metrics：metrics参数应该是一个列表，模型可以有任意数量的metrics。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。
的组合，论文中也提到，模型既有CNN强大的提取特征的能力，又有与RNN相同的性质，能够产生一系列序列化标签。...整个CRNN分为了三个部分： ①：卷积层：提取特征(代码输入32*256*1) ②：循环层：使用深层双向RNN，预测从卷积层获取的特征序列的标签（真实值）分布(64*512) ③：转录层：使用CTC，代替...在训练过程中，通过CTC损失函数的指导，实现字符位置与类标的近似软对齐。 以我现在使用的代码为例： ?...首先我们在输入层之上。套上一层双向LSTM层。相比RNN，能够更有效地处理句子中单词间的长距离影响。...CTC在训练时更多的考虑是将可能映射（去重、去空）出的标签包含的路径的概率之和来最大化(CTC假设每个时间片的输出是相互独立的，则路径的后验概率是每个时间片概率的累积)，那么在输出时根据给定输入搜索概率最大的路径时就更可能搜索出能映射到正确结果的路径
我们在训练数据中为每个对象类别提供了大约400个图像。...面对计算和时间限制，我们做出了两个关键决定 - 使用YOLO v2模型，预训练的模型可识别某些对象。 利用迁移学习训练最后一个卷积层，以识别以前看不见的对象，如吉他、房子、男人/女人、鸟等。...每个卷层都有自己的批量标准化、Leaky RELU激活和最大池化。...然后，它尝试检测每个网格单元中的类别，并将对象分配给每个网格单元的5个锚点框之一。锚点框的形状不同，旨在为每个网格单元捕获不同形状的对象。...输出层 - 由于我们训练的是不同类别数量：43，而原始模型训练的类别数为80，因此将输出层修改为输出矩阵，如上所述。
在实现过程中，在每个Conv2D和深度可分离的Conv层之后，使用一个Batchnorm层和Relu激活，因为通常在这些层之后引入Batchnorm和激活是一种标准实践。...为此，为了使过程简单和可重用，我创建了一个自定义函数，它将检查我想要添加的层是一个Conv2D层还是深度可分离层，然后检查我是否想在层的末尾添加relu。...我们从残差块开始，它将调用我们的自定义conv_block函数来添加Conv2D，然后添加DepthWise Conv2D层，然后point-wise卷积层，如上表所述。...在point-wise卷积输出中不添加激活，激活是在这两个输入相加后引入的。...现在我们已经添加了所有的层，让我们创建最终的模型并编译它。
结构 CRNN(卷积循环神经网络),顾名思义就是CNN+RNN的组合，论文中也提到，模型既有CNN强大的提取特征的能力，又有与RNN相同的性质，能够产生一系列序列化标签。...整个CRNN分为了三个部分： ①：卷积层：提取特征(代码输入32*256*1) ②：循环层：使用深层双向RNN，预测从卷积层获取的特征序列的标签（真实值）分布(64*512) ③：转录层：使用CTC，代替...在训练过程中，通过CTC损失函数的指导，实现字符位置与类标的近似软对齐。...套上一层双向LSTM层。相比RNN，能够更有效地处理句子中单词间的长距离影响。...，这一点从ctc_loss的表达式可看出 CTC在训练时更多的考虑是将可能映射（去重、去空）出的标签包含的路径的概率之和来最大化(CTC假设每个时间片的输出是相互独立的，则路径的后验概率是每个时间片概率的累积
Residual残差连接 残差连接是许多2015年后网络架构中常见的类似图形的网络组件，如Xception。通常，将残余连接添加到任何具有10层以上的模型可能是有益的。...(layers.BatchNormalization())#全连接层后 BatchNormalization图层采用axis参数，该参数指定应规范化的特征轴。...参数默认为-1，即输入张量中的最后一个轴。 使用Dense层，Conv1D层，RNN层和Conv2D层并且data_format设置为“channels_last”时。...但是在将data_format设置为“channels_first”的Conv2D层中，特征轴是轴1;因此，BatchNormalization中的axis参数应设置为1。...如盲人摸象，盲人本质上是机器学习模型，试图通过自己的假设（由模型的独特架构和独特的随机权重初始化提供）从各自的角度理解训练数据的多样性。他们每个人都获得了数据真实性的一部分，但不是全部真相。
在实现过程中，在每个Conv2D和深度可分离的Conv层之后，使用一个Batchnorm层和Relu激活，因为通常在这些层之后引入Batchnorm和激活是一种标准实践。...为此，为了使过程简单和可重用，我创建了一个自定义函数，它将检查我想要添加的层是一个Conv2D层还是深度可分离层，然后检查我是否想在层的末尾添加relu。...我们从残差块开始，它将调用我们的自定义conv_block函数来添加Conv2D，然后添加DepthWise Conv2D层，然后point-wise卷积层，如上表所述。...在point-wise卷积输出中不添加激活，激活是在这两个输入相加后引入的。 ?...现在我们已经添加了所有的层，让我们创建最终的模型并编译它。
其实就是事先把数据进行解析，然后保存到.pkl 或者.h5等文件中，然后在训练模型的时候直接导入，输入到网络中；另一种是直接从本地读取文件，解析成网络需要的格式，输入网络进行训练。...本教程的例子采用一个简单的三层卷积，以及两层全连接和一个分类层组成的网络模型。...Keras是高度封装的，在模型训练过程中，看不到网络的预测结果和网络的反向传播过程，只需定义好损失函数，事实上，网络定义中的模型输出会包含网络的输入和输出。...('models/model.h5') 模型训练完成后，仅需用model.save_weights('models/model.h5')一句代码就可以完成模型的保存。...当然模型定义要和参数是匹配的，假如要进行fine-tune我们只需保证需要重新训练或者新加的网络层的名称和预加载模型参数名称不一样就可以。
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