如果你玩过电子游戏，你就会明白为什么检查点（chekpoint）是有用的了。举个例子，有时候你会在一个大Boss的城堡前把你的游戏的当前进度保存起来——以防进入城堡里面就Game Over了。 机器学
https://machinelearningmastery.com/5-step-life-cycle-neural-network-models-keras/
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。
通过观察神经网络和深度学习模型在训练期间的表现，你可以得知很多有用的信息。 Keras是Python中强大的库，为创建深度学习模型提供了一个简单的接口，并包装了更为技术性的TensorFlow和The
Machine Learning Mastery 计算机视觉教程 通道在前和通道在后图像格式的温和介绍 深度学习在计算机视觉中的 9 个应用 为 CNN 准备和扩充图像数据的最佳实践 8 本计算机视觉入门书籍 卷积层在深度学习神经网络中是如何工作的？ DeepLearningAI 卷积神经网络课程（复习） 如何在 Keras 中配置图像数据扩充 如何从零开始为 CIFAR-10 照片分类开发 CNN 用于 Fashion-MNIST 服装分类的深度学习 CNN 如何为 MNIST 手写数字分类开发 CNN
我们都熟悉深度学习模型的训练过程。随着模型变得越来越复杂，训练时间也显着增加。因此，模型通常需要花费数小时来训练。
作为一名合格的算法工程师，调参的技巧必不可少，接下来将有三篇关于如何调整学习率的文章分享，会设计到大量的图片，篇幅较长，希望大家能耐心读完，也不辜负我辛辛苦苦翻译过来，由于本人自身水平有限，如果有地方翻译的不够准确或不当还请原谅～
您可以使用这20个提示，技巧和技术来解决过度拟合问题并获得更好的通用性
Keras简单而优雅，类似于scikit-learn。然而，它非常强大，能够实施和训练最先进的深度神经网络。
Machine Learning Mastery 机器学习算法教程 机器学习算法之旅 利用隔离森林和核密度估计的异常检测 机器学习中的装袋和随机森林集成算法 从零开始实现机器学习算法的好处 更好的朴素贝叶斯：从朴素贝叶斯算法中收益最大的 12 个技巧 机器学习的提升和 AdaBoost 选择机器学习算法：Microsoft Azure 的经验教训 机器学习的分类和回归树 什么是机器学习中的混淆矩阵 如何使用 Python 从零开始创建算法测试工具 通过创建机器学习算法的目标列表来获得控制权 机器学习中算法
Keras是一个用于深度学习的简单而强大的Python库。 鉴于深度学习模式可能需要数小时、数天甚至数周的时间来培训，了解如何保存并将其从磁盘中加载是很重要的。 在本文中，您将发现如何将Keras
由于一般GPU的显存只有11G左右，（土豪误入），采用多主机分布式训练是非常有必要的；折腾了几天，按照谷歌的教程，终于搞清楚了，给大家梳理一下：
使用tf.keras，您可以设计，拟合，评估和使用深度学习模型，从而仅用几行代码即可做出预测。它使普通的深度学习任务（如分类和回归预测建模）可供希望完成任务的普通开发人员使用。
可能没人比François Chollet更了解Keras吧？作为Keras的开发者François对Keras可以说是了如指掌。他可以接触到Keras的更新全过程、获得最一手的资源。同时他本人也非常乐于分享、教导别人去更好的学习TensorFlow和Keras。
文件中保存的仅仅是参数张量的数值，没有其他的结构参数，需要使用相同的网络结构才能恢复网络数据，一般在拥有源文件的情况下使用。
是否想过智能键盘上的预测键盘之类的工具如何工作？在本文中，探讨了使用先验信息生成文本的想法。具体来说，将使用Google Colab上的递归神经网络（RNN）和自然语言处理（NLP），从16世纪文献中产生文章。这个想法很简单，将尝试为模型提供莎士比亚剧本的样本，以产生所有假零件，同时保持相同的本地语言。虽然预测性键盘会为可能包含多个单词的不完整句子生成最佳的“单个单词”匹配，但通过使用单个单词生成莎士比亚戏剧的一部分，将使此过程更加困难。
你可以使用 model.save(filepath) 将 Keras 模型保存到单个 HDF5 文件中，该文件将包含：
1）整个模型保存到一个文件中，其中包含权重值，模型配置以及优化器的配置，这样，您就可以为模型设置检查点，并稍后从完全相同的状态进行训练，而无需访问原始代码 2）在keras中保存完全可以正常的使用模型非常有用，您可以在tensorflow.js中加载他们，然后在网络浏览器中训练和运行它们 3）keras中使用HDF5标准提供基本的保存格式
机器学习作为人工智能的核心部分，已经成为现代科技发展不可或缺的重要组成。随着大数据的兴起和计算能力的增强，机器学习技术逐渐渗透到我们生活的方方面面。本章节将简要介绍机器学习的基本定义、其重要性以及在各领域的应用场景。
您现在对 Keras 有了一些经验——您熟悉 Sequential 模型、Dense 层以及用于训练、评估和推断的内置 API——compile()、fit()、evaluate() 和 predict()。您甚至在第三章中学习了如何从 Layer 类继承以创建自定义层，以及如何使用 TensorFlow 的 GradientTape 实现逐步训练循环。
文件下载：https://download.csdn.net/download/sxf1061700625/19229794
Keras库提供了一种在训练深度学习模型时计算并报告一套标准度量的方法。 除了提供分类和回归问题的标准度量外，Keras还允许在训练深度学习模型时，定义和报告你自定义的度量。如果你想要跟踪在训练过程中更好地捕捉模型技能的性能度量，这一点尤其有用。 在本教程中，你将学到在Keras训练深度学习模型时，如何使用内置度量以及如何定义和使用自己的度量。 完成本教程后，你将知道： Keras度量的工作原理，以及如何在训练模型时使用它们。 如何在Keras中使用回归和分类度量，并提供实例。 如何在Keras中定义和使用
使用Python的Keras库可以很容易创建和评测深度学习神经网络，但是您必须遵循严格的模型生命周期。
本部分属该两部系列中的第二部分，该系列涵盖了基于 Keras 对深度学习模型的微调。第一部分阐述微调背后的动机和原理，并简要介绍常用的做法和技巧。本部分将详细地指导如何在 Keras 中实现对流行模型 VGG，Inception 和 ResNet 的微调。
随着计算机处理能力的提高，人工智能模型的训练时间并没有缩短，主要是人们对模型精确度要求越来越高。为了提升模型精度，人们设计出越来越复杂的深度神经网络模型，喂入越来越海量的数据，导致训练模型也耗时越来越长。这就如同PC产业，虽然CPU遵从摩尔定律，速度越来越快，但由于软件复杂度的提升，我们并没有感觉计算机运行速度有显著提升，反而陷入需要不断升级电脑硬件的怪圈。
补充知识：Keras 保存model到指定文件夹和加载load_model指定文件夹中的文件（踩坑）
（由于微信公众号外部链接的限制，文中的部分链接可能无法正确打开。如有需要，请点击文末的“阅读原文”按钮，访问可以正常显示外链的版本。）
我们将训练一个手写数字识别分类器，其在著名的MNIST数据集上将具有超过99％的准确率。
上面的代码是对应的操作，这里我除了最后一层，其他层我都加载了权重，记住，by_name 必须赋值为True 这样才能够按照名称对应赋值权重。
周日 2016年4月24日 由弗朗索瓦Chollet 在教程中。
时间序列预测问题是预测建模问题中的一种困难类型（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
参与方式：https://github.com/apachecn/interpretable-ml-book-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md
用于处理序列依赖性的强大神经网络称为 递归神经网络。长短期记忆网络或LSTM网络是深度学习中使用的一种递归神经网络，可以成功地训练非常大的体系结构。
仅在 2019 年上半年，ArXiv 论文中 PyTorch 的引用量增长了 194%；PyTorch 平台的贡献者数量比去年增长了 50% 以上，达到近 1200 人。
TensorFlow 模型还可用于在移动和嵌入式平台上运行的应用。 TensorFlow Lite 和 TensorFlow Mobile 是资源受限移动设备的两种 TensorFlow。与 TensorFlow Mobile 相比，TensorFlow Lite 支持功能的子集。由于较小的二进制大小和较少的依赖项，TensorFlow Lite 可以获得更好的表现。
在这个项目中，我将使用keras、迁移学习和微调过的VGG16网络来对kaggle竞赛中的名人面部图像进行分类。
本在本文中，我们将介绍深度学习背景下的模型修剪机制。模型修剪是一种丢弃那些不代表模型性能的权重的艺术。精心修剪的网络会使其压缩版本更好，并且它们通常变得适合设备上的部署。
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％。
情绪检测或表情分类在深度学习领域中有着广泛的研究。使用相机和一些简单的代码我们就可以对情绪进行实时分类，这也是迈向高级人机交互的一步。
1：首先，我给我的MixTest文件夹里面分好了类的图片进行重命名（因为分类的时候没有注意导致命名有点不好）
选自MachineLearningMastery 作者：Jason Brownlee 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路雪 判断长短期记忆模型在序列预测问题上是否表现良好可能是一件困难的事。也许你会得到一个不错的模型技术得分，但了解模型是较好的拟合，还是欠拟合／过拟合，以及模型在不同的配置条件下能否实现更好的性能是非常重要的。 在本教程中，你将发现如何诊断 LSTM 模型在序列预测问题上的拟合度。完成教程之后，你将了解： 如何收集 LSTM 模型的训练历史并为其画图。 如何判别一个欠拟合、较
本文介绍一些在训练多标签图像分类器时可能会感兴趣的概念和工具。完整的代码可以在GitHub上找到。
在TensorFlow 2.0中对大量的高阶API库进行了删减与合并，根据官方的解释，这一切的变化都是为了使TensorFlow2.0更加易用和简洁。本文以官方推荐的唯一高阶API库tf.keras为主，概括地介绍TensorFlow 2.0的高阶API。
使用Keras和tensorflow2.2可以无缝地为深度神经网络训练添加复杂的指标
参与方式：https://github.com/apachecn/stanford-cs224n-notes-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md
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