深度学习模式可能需要几个小时，几天甚至几周的时间来训练。 如果运行意外停止，你可能就白干了。 在这篇文章中，你将会发现在使用Keras库的Python训练过程中，如何检查你的深度学习模型。...Keras库通过回调API提供Checkpoint功能。 ModelCheckpoint回调类允许你定义检查模型权重的位置在何处，文件应如何命名，以及在什么情况下创建模型的Checkpoint。...加载Checkpoint神经网络模型 现在你已经了解了如何在训练期间检查深度学习模型，你需要回顾一下如何加载和使用一个Checkpoint模型。 Checkpoint只包括模型权重。...在这篇文章中，你将会发现在使用Keras库的Python训练过程中，如何检查你的深度学习模型。 让我们开始吧。...加载Checkpoint神经网络模型 现在你已经了解了如何在训练期间检查深度学习模型，你需要回顾一下如何加载和使用一个Checkpoint模型。 Checkpoint只包括模型权重。
Keras文档为检查点提供了一个很好的解释: 模型的体系结构，允许你重新创建模型 模型的权重 训练配置(损失、优化器、epochs和其他元信息) 优化器的状态，允许在你离开的地方恢复训练 同样，一个检查点包含了保存当前实验状态所需的信息...注意:这个函数只会保存模型的权重——如果你想保存整个模型或部分组件，你可以在保存模型时查看Keras文档。...恢复一个Keras检查点 Keras模型提供了load_weights()方法，该方法从hdf5file文件中加载权重。...要加载模型的权重，你只需在模型定义之后添加这一命令行: ... # Model Definition model.load_weights(resume_weights) 下面是如何在FloydHub...通常是一个循环的次数)，我们定义了检查点的频率(在我们的例子中，指的是在每个epoch结束时)和我们想要存储的信息(epoch，模型的权重，以及达到的最佳精确度):
以下是一些可以增加到文章中的内容： 激活函数 介绍不同类型的激活函数（如ReLU、Sigmoid和Tanh），并解释它们在神经网络中的作用。 演示如何在TensorFlow中使用激活函数层。...演示如何在模型编译中选择适当的损失函数。...，以及如何在神经网络中应用它来加速训练和提高性能。...# 添加批量归一化层 model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization()) 预训练模型 介绍迁移学习的概念，以及如何使用预训练模型（如ImageNet上的模型）...演示如何在不同框架中构建相似的神经网络模型。
本篇文章将从基础优化算法入手，逐步介绍优化策略的进展与前沿创新，最后结合代码实例展示如何在实际中应用这些策略。...每次迭代，我们计算梯度并根据学习率更新权重。最终，梯度下降法将权重收敛到最优解。...每次更新后，模型的权重会进行调整，从而逐步逼近最优解。...，并将本地更新后的模型权重发送回全局服务器。...通过对多个客户端的模型进行聚合，优化算法能够保持全局模型的一致性。联邦学习中的优化方法需要解决数据异质性、通信开销和隐私保护等问题。五、总结随着深度学习的发展，优化算法的研究不断推进。
我将借鉴自己的经验，列出微调背后的基本原理，所涉及的技术，及最后也是最重要的，在本文第二部分中将分步详尽阐述如何在 Keras 中对卷积神经网络模型进行微调。 首先，为什么对模型进行微调？...找到这些预训练模型的最好方法是用 google 搜索特定的模型和框架。但是，为了方便您的搜索过程，我将在流行框架上的常用预训练 Covnet 模型放在一个列表中。...Caffe Model Zoo -为第三方贡献者分享预训练 caffe 模型的平台 Keras Keras Application - 实现最先进的 Convnet 模型，如 VGG16 / 19，googleNetNet...，Inception V3 和 ResNet TensorFlow VGG16 Inception V3 ResNet Torch LoadCaffe - 维护一个流行模型的列表，如 AlexNet 和...在 Keras 中微调 在这篇文章的第二部分，我将详细介绍如何在 Keras 中对流行模型 VGG，Inception V3 和 ResNet 进行微调。
为什么机器学习每次得到的结果都不一样？...如何将 LSTM 网络用于时间序列预测 如何为时间序列预测使用 LSTM 网络的权重正则化 Machine Learning Mastery Keras 深度学习教程 Keras 中神经网络模型的...构建多层感知机神经网络模型 如何在 Keras 中检查深度学习模型 如何选择深度学习的激活函数 10 个用于 Amazon Web Services 深度学习的命令行秘籍 机器学习卷积神经网络的速成课程...Python 和 Keras 中对深度学习模型使用学习率调度 如何在 Keras 中可视化深度学习神经网络模型 深度学习神经网络的权重初始化 什么是深度学习？...如何在 Python 中开发可重复使用的采样检查算法框架 使用 Python 和 scikit-learn 采样检查回归机器学习算法 用于 Python 自动机器学习 TPOT 用于评估机器学习算法的训练测试分割
0x00 概述 强大的库已经存在了，如：TensorFlow，PyTorch，Keras等等。 本文将介绍在Python中创建多层感知器(MLP)神经网络的基本知识。 感知器是神经网络的基本组成部分。...Xavier初始化-使用具有设定方差的正态分布中的随机数初始化权重。我们将基于上一层的大小设置方差。 如上所述，进入感知器的边缘乘以权重矩阵。...最后，最终隐藏层和输出层之间的权重矩阵的大小为[10,100]。 出于教育目的，我们将坚持使用单个隐藏层;在最终模型中，我们将使用多层。 ?...为了确保我们不会过度拟合早期样本中的数据，我们会在每个时期之后对数据进行随机排序。 批次大小：通过Epoc2h的每次迭代，我们将分批训练数据。...对于批次中的每个训练点，我们将收集梯度，并在批次完成后更新权重/偏差。 动量：这是一个参数，我们将通过收集过去的梯度的移动平均值并允许在该方向上的运动来加速学习。在大多数情况下，这将导致更快的收敛。
连体神经网络创建了一个“嵌入空间”，其中相关概念紧密定位，使模型能够更好地辨别语义关系。 双分支和共享权重：该架构由两个相同的分支组成，每个分支都包含一个具有共享权重的嵌入层。...在模型训练过程中，我们评估模型在此基准集上的性能。每次训练运行的持久分数是数据集中预测相似性分数和实际相似性分数之间的皮尔逊相关性。...(inputs=inputs, outputs=embedding) 评估结果 现在我们有了微调后的模型，让我们重新评估它并将结果与基本模型的结果进行比较。...，STS 基准分数与基线模型的分数相当，表明调整后的模型仍然具有普适性。...通过遵循此方法并将其适应您的特定领域，您可以释放预训练 NLP 模型的全部潜力，并在自然语言处理任务中取得更好的结果 往期推荐 Ubuntu 包管理的 20 个“apt-get”命令 实战|如何在Linux
8.1.3 评估随机模型的技巧 随机模型，如深层神经网络，增加了随机性操作（如随机初始化权重和随机梯度下降）。...8.2.1 Keras中的实现 训练开始后，可以通过查看模型的性能来了解模型的许多行为。LSTM模型通过调用fit()函数进行训练。...，而验证集的性能提高到一定程度后开始下降的模型。...这是因为它结合了AdaGrad和RMSProp方法的最佳属性，自动为模型中的每个参数（权重）使用自定义学习率。此外，在Keras中实施Adam会对每个配置参数使用最佳初始值。...8.5.5 适时停止训练 训练阶段的数量调整可能非常耗时。另一种方法是配置大量的训练时段。然后设置检查点检查模型在训练和验证数据集上的性能，如果看起来模型开始过度学习，则停止训练。
在反向传播过程中，梯度倾向于在较低层里变得更小，从而减缓权重更新并因此减少训练次数。 批量标准化有助于消除所谓的梯度消失问题。 批量标准化可以在TensorFlow中以三种方式实现。...并为构建TensorFlow模型提供高级API; 所以我会告诉你如何在Keras做到这一点。...tf.layers.batch_normalization函数具有类似的功能，但Keras被证明是在TensorFlow中编写模型函数的一种更简单的方法。...对于网络中的每个单元，使用tf.keras.layers.BatchNormalization，TensorFlow会不断估计训练数据集上权重的均值和方差。这些存储的值用于在预测时间应用批量标准化。...对于MNIST分类问题（使用1080 GTX GPU），批量标准化能在较少的迭代次数收敛，但每次迭代的时间较慢。 最终，批量标准化版本的收敛速度仍然较快，但整合训练时间后，改进效果并不明显。
强大的库已经存在了，如：TensorFlow，PyTorch，Keras等等。我将介绍在Python中创建多层感知器（MLP）神经网络的基本知识。 感知器是神经网络的基本组成部分。...随机初始化-使用随机数初始化权重，而不是完全随机。我们通常使用标准正态分布（均值0和方差1）中的随机数。 Xavier初始化-使用具有设定方差的正态分布中的随机数初始化权重。...隐藏层之间的每个权重矩阵的大小为[100,100]。最后，最终隐藏层和输出层之间的权重矩阵的大小为[10,100]。 出于教育目的，我们将坚持使用单个隐藏层；在最终模型中，我们将使用多层。...为了确保我们不会过度拟合早期样本中的数据，我们会在每个时期之后对数据进行随机排序。 批次大小：通过Epoc2h的每次迭代，我们将分批训练数据。...对于批次中的每个训练点，我们将收集梯度，并在批次完成后更新权重/偏差。 动量：这是一个参数，我们将通过收集过去的梯度的移动平均值并允许在该方向上的运动来加速学习。
翻译 | 霍晓燕 校对 | 杨东旭 整理 | 余杭 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。...vgg_std16_model 函数的第一部分是 VGG 模型的结构。定义全连接层之后，我们通过下面一行将 ImageNet 预训练权重加载到模型中： ?...接下来，我们加载数据集，将其拆分为训练集和测试集，然后开始微调模型： ? 微调过程需要一段时间，具体取决于你的硬件。完成后，我们使用模型对验证集进行预测，并且返回交叉熵损失函数的分数。 ?...可以在此处找到其他模型（如 VGG19，GoogleLeNet 和 ResNet）。
关键在于学习，通过完成本教程的学习，您将： 进一步了解 VGG 构架； 进一步了解卷积神经网络； 进一步学习如何在 Keras 中搭建网络； 通过阅读科学论文进一步学习科学方法并实践部分方法。...练习 2 阅读 Keras 文件的第一页（https://keras.io/）并开始构建Keras的 Sequential模型（https://keras.io/getting-started/sequential-model-guide...检查您网络的参数数量是否与 Keras 的参数数量相同。您可以使用model.summary()显示参数数量和您网络中各层的输出形状。...练习 0 如果是首次练习，我每次开始阅读论文时做的第一件事是：先阅读摘要，再读总结，然后再通览全文寻找感兴趣的结果（通常为表格和图表）。...最终的代码十分精简： 注意，我并未包括 Dropout 层，也没设置权重初始化器，因为我们仍未涉及训练步骤。
训练过程中出现梯度爆炸会伴随一些细微的信号，如： 模型无法从训练数据中获得更新（如低损失）。 模型不稳定，导致更新过程中的损失出现显著变化。 训练过程中，模型损失变成 NaN。...以下是一些稍微明显一点的信号，有助于确认是否出现梯度爆炸问题。 训练过程中模型梯度快速变大。 训练过程中模型权重变成 NaN 值。 训练过程中，每个节点和层的误差梯度值持续超过 1.0。...如果梯度爆炸仍然出现，你可以在训练过程中检查和限制梯度的大小。这就是梯度截断。 处理梯度爆炸有一个简单有效的解决方案：如果梯度超过阈值，就截断它们。...使用权重正则化（Weight Regularization） 如果梯度爆炸仍然存在，可以尝试另一种方法，即检查网络权重的大小，并惩罚产生较大权重值的损失函数。...在 Keras 深度学习库中，你可以通过在层上设置 kernel_regularizer 参数和使用 L1 或 L2 正则化项进行权重正则化。 延伸阅读 如想深入了解梯度爆炸，可以参阅以下资源。
完成安装后，尝试再次导入模块，看看问题是否得到解决。方法二：检查模块名称有时候，我们可能在导入模块时输入了错误的模块名称。...keras_resnet模块提供了一系列用于构建ResNet模型的函数和类，使得在Keras中创建和训练ResNet变得更加简单。...内置的预训练权重文件：keras_resnet模块提供了预训练的权重文件，可以直接加载到模型中，从而避免从头开始训练模型。...这些预训练的权重文件是在大规模图像分类任务（如ImageNet）上进行训练得到的，可以用于迁移学习和特征提取等任务。...无论是从头开始构建模型，还是使用预训练权重进行迁移学习，keras_resnet模块都能够满足你的需求。而且，它还提供了丰富的文档和示例代码，帮助你更好地理解和应用该模块。
学习如何通过剪枝来使你的模型变得更小 ? 剪枝是一种模型优化技术，这种技术可以消除权重张量中不必要的值。这将会得到更小的模型，并且模型精度非常接近标准模型。...（如手机）时，剪枝等优化模型技术尤其重要。...模型变得稀疏，这样就更容易压缩。由于可以跳过零，稀疏模型还可以加快推理速度。 预期的参数是剪枝计划、块大小和块池类型。 在本例中，我们设置了50%的稀疏度，这意味着50%的权重将归零。...block_size —— 矩阵权重张量中块稀疏模式的维度(高度，权值)。 block_pooling_type —— 用于对块中的权重进行池化的函数。必须是AVG或MAX。...将其与未剪枝模型的模型进行比较。从下图中我们可以看到整个模型已经被剪枝 —— 我们将很快看到剪枝一个稠密层后模型概述的区别。 model_to_prune.summary() ?
梯度爆炸是一个在训练过程中大的误差梯度不断累积，导致神经网络模型权重出现大幅更新的问题。这会影响你的模型不稳定，无法从你的训练数据中学习。 在这篇文章中，我将带你了解深度人工神经网络的梯度爆炸问题。...– 训练RNN时遇到的困难 怎样知道是否存在梯度爆炸？ 这些微妙的迹象表明，在你的网络训练过程中，可能会遇到梯度爆炸的情况，例如： 该模型在训练数据上无法得到牵引（如，poor loss）。...在Keras API中使用优化器 5.使用权重正则化 还有方一种法，如果梯度梯度仍然存在，则检查网络权重的大小，并对大权重值的网络损失函数应用惩罚。...在Keras深度学习库中，可以通过在层上设置kernel_regularizer参数并使用L1或L2正则化矩阵来使用权重正则化。...在Keras接口中使用正则化 总结 阅读这篇文章后，你了解了： 什么是爆炸梯度，以及它们在训练过程中会产生怎样的问题。 如何知道你的网络模型是否有梯度爆炸？ 如何解决网络中出现梯度爆炸的问题。
在这篇文章中，你会了解到如何使用scikit-learn python机器学习库中的网格搜索功能调整Keras深度学习模型中的超参数。...阅读本文后，你就会了解： 如何包装Keras模型以便在scikit-learn中使用，以及如何使用网格搜索。...你可以将代码复制粘贴到自己的项目中，作为项目起始。 下文所涉及的议题列表： 如何在scikit-learn模型中使用Keras。 如何在scikit-learn模型中使用网格搜索。...如何在scikit-learn模型中使用Keras 通过用KerasClassifier或KerasRegressor类包装Keras模型，可将其用于scikit-learn。...在本例中，我们将着眼于优化SGD的学习速率和动量因子（momentum）。 学习速率控制每批（batch）结束时更新的权重，动量因子控制上次权重的更新对本次权重更新的影响程度。
LSTM的一个关键特性是它们维持一个内部状态，该状态能在预测时提供协助。这就引出了这样一个问题：如何在进行预测之前在合适的 LSTM 模型中初始化状态种子。...在完成本教程的学习后，你将了解： 关于如何为合适的 LSTM 预测模型预置状态的开放式问题。 如何开发出强大的测试工具，用于评测 LSTM 模型解决单变量时间序列预测问题的能力。...假定下，使用训练数据集预置模型状态更好，但是这需要用试验进行验证。 另外，状态初始化的方法还有很多种；例如： 完成一个训练epoch，包括权重更新。例如，在最后一个训练epoch结束后不重置状态。...这意味着每个方案将创建并评测30个模型。从每次试验收集的均方根误差（RMSE）给出结果分布，然后可使用描述统计学（如平均偏差和标准偏差）方法进行总结。...评测在每次训练epoch结束之后清空和不清空状态产生的影响。 评测一次性预测训练集和测试集对比每次预测一个时间步的影响。 评测在每个epoch结束后重置和不重置LSTM状态的影响。
LSTM的一个关键特性是它们维持一个内部状态，该状态能在预测时提供协助。这就引出了这样一个问题：如何在进行预测之前在合适的 LSTM 模型中初始化状态种子。.../ LSTM状态种子初始化 当在Keras中使用无状态LSTM时，您可精确控制何时清空模型内部状态。...假定下，使用训练数据集预置模型状态更好，但是这需要用试验进行验证。 另外，状态初始化的方法还有很多种；例如： 完成一个训练epoch，包括权重更新。例如，在最后一个训练epoch结束后不重置状态。...这意味着每个方案将创建并评测30个模型。从每次试验收集的均方根误差（RMSE）给出结果分布，然后可使用描述统计学（如平均偏差和标准偏差）方法进行总结。...评测在每次训练epoch结束之后清空和不清空状态产生的影响。 评测一次性预测训练集和测试集对比每次预测一个时间步的影响。 评测在每个epoch结束后重置和不重置LSTM状态的影响。
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