阅读这篇文章后你会知道： 如何在 Keras 中定义，编译，拟合和评估深度学习神经网络。 如何为回归和分类预测建模问题选择标准默认值。...ADAM 或' adam '需要调整学习率。 RMSprop 或' rmsprop '需要调整学习率。 最后，除了损失函数之外，您还可以指定在拟合模型时收集的度量标准。...反向传播算法要求网络训练指定数量的时期或暴露于训练数据集。 每个迭代可以被划分为称为批次的输入 - 输出模式对的组。这定义了在一个迭代内更新权重之前网络所暴露的模式数。...摘要 在这篇文章中，您使用 Keras 库发现了深度学习神经网络的 5 步生命周期。 具体来说，你学到了： 如何在 Keras 中为神经网络定义，编译，拟合，评估和预测。...如何在 Keras 开发和运行您的第一个多层感知器模型。 您对 Keras 中的神经网络模型有任何疑问吗？在评论中提出您的问题，我会尽力回答。
Keras深度学习神经网络库中的ImageDataGenerator类通过图像增强来拟合模型。...• fill_mode：通过上述使用的方法更改图像的方向后填充像素，使用“最近”作为填充模式，即用附近的像素填充图像中丢失的像素。...• 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。...• patience：没有改善的时期数，之后学习率将降低。我在这里使用3。 • min_delta：测量新的最佳阈值，仅关注重大变化。 • verbose：1：更新数据，0：不变。...这里我使用的学习率是0.001的Adam优化器，因为它是分类数据的最佳优化器。 • metrics：metrics参数应该是一个列表，模型可以有任意数量的metrics。
常用的存储单元数如100或1000，可能是一时兴起选的。下面的例子，网格搜索第一个隐藏的LSTM层中具有少量重复（5）的存储单元1、5或10的数量。可以用这个例子作为自己实验的模板。...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。...也可以尝试其他优化算法： Adam RMSprop Adagrad 8.5.2 学习率（Learning Rate） 学习速率控制在每个批次结束时根据估计的梯度更新权重的量。...尝试用学习率越来越低的训练来更新拟合模型。 学习率与迭代次数（epoch，训练样本的轮数）紧密相关。一般来说，学习率越小（例如0.0001），所需的训练时间就越多。...参数： monitor：要监视的变量。 min_delta：监视变量中符合改进的最小变化，即小于min_delta的绝对变化，将不视为任何改进。
为了帮助深度学习从业者（如自己）学习如何评估问题并选择合适的学习率，我们将开始一系列关于学习率衰减方案和使用Keras进行超参数调整的教程。...在本文的第一部分中，我们将讨论为什么学习率是训练神经网络时最重要的超参数。 然后将深入探讨为什么我们要在训练期间调整学习率。 这里我将展示如何使用keras实现和利用一些学习率表。...为什么要调整我们的学习率并使用学习率方案 要了解为什么学习率方案是一个有价值的方法，可用于提高模型的准确率并降低loss，考虑到几乎所有神经网络使用的标准权重更新公式： ?...在内部，Keras应用以下学习率方案来调整每个batch更新后的学习率 ——这是一个误解，认为Keras在每个epoch之后更新标准衰减。 使用Keras提供的默认学习率调度程序时请记住这一点。...第10-11行为当前epoch计算调整后的学习率，而第14行返回新的学习率。 运行训练程序 现在我们已经实现了一些不同的keras学习率方案，让我们看看如何在实际的训练程序中应用它们。
我们将介绍以下技术： _删除_层/每层的单位数(模型) 如L1或L2正则化所述,过度复杂的模型更有可能过度_拟合_，可以使用删除来抵抗重复图层的过拟合。...但是数据中的每个时间序列的度量尺度都不同（例如，温度通常在-20至+30之间，但以毫巴为单位的大气压约为1,000）。您将独立地标准化每个时间序列。...Yarin Gal使用Keras进行了研究，并帮助将这种模型直接构建到Keras循环层中。...Keras中的每个循环图层都有两个与dropout相关的参数： dropout，一个浮点数，用于指定图层输入单元的dropout率；以及 recurrent_dropout，用于指定循环单元的dropout...更进一步 为了提高温度预测问题的性能，您可以尝试其他许多方法： 调整堆叠设置中每个循环图层的单位数。 调整RMSprop 优化器使用的学习率 。
这些变换在预测中反转，以便在计算和误差得分之前将其转换为原始比例。 LSTM模型 我们将使用基于状态的LSTM模型，其中1个神经元适合1000个时期。...因此，预计模型拟合将有一些差异。 理想情况下，将使用更多的训练时期（如1500），但是被截断为1000以保持运行时间合理。 该模型将适合使用有效的ADAM优化算法和均方误差损失函数。...中间值的50％（框）和中位数（绿线）。 05 偏重正则化 权重正则化可以应用于LSTM节点内的偏置连接。 在Keras中，当创建LSTM层时，这是用bias_regularizer参数指定的。...在Keras中，这是通过将kernel_regularizer参数设置为regularizer类来实现的。...07 循环权重正则化 最后，我们也可以对每个LSTM单元的循环连接应用正则化。 在Keras中，通过将recurrent_regularizer参数设置为regularizer类来实现。
Tensorflow 回调是在训练深度学习模型时在特定时刻执行的函数或代码块。 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。...在训练模型之前的工作中，我们修复了所有选项和参数，例如学习率、优化器、损失等并开始模型训练。一旦训练过程开始，就无法暂停训练，以防我们想要更改一些参数。...让我们看看参数是什么意思 on_epoch_begin：在每个时期开始时调用该函数。 on_epoch_begin：在每个时期结束时调用该函数。...这里我们需要向 schedule 函数传递一个参数，该参数指定学习率变化的逻辑。...我们可以使用以下方法在不同的时间执行代码—— on_epoch_begin：在每个时期开始时调用。 on_epoch_begin：在每个时期结束时调用。
有关超参数优化的好帖子，请参阅： 如何使用Keras在Python中网格搜索深度学习模型的超参数 1）诊断 如果你知道为什么性能不再提高，你将获得更好的性能。 你的模型是否拟合过度或不足？...尝试下降速度超过时期的学习率。 尝试每个时期下降一个固定百分比的学习率。 尝试添加动量项，然后将网格搜索学习率和动量加在一起。 较大的网络需要更多的训练，反之亦然。...如果你要添加更多的神经元或更多的层，必须提高学习率。 学习率与培训时期的数量，批量大小和优化方法相结合。...使用检查点，可以在不停止学习的情况下提前停止，并且在运行结束时提供一些可供选择的模型。 相关资源： 如何在Keras中使用深度学习模型检查点 什么是提前停止？...神经网络常见问题解答[ftp://ftp.sas.com/pub/neural/FAQ.html] 如何在Python中使用Keras来网格搜索深度学习的超参数 必须知道的深度神经网络技巧和技能 怎么使用深度神经网络来提高验证准确性
/ 使用keras和多GPU训练一个深层神经网络 首先确保在环境中安装和更新keras 2.09（或更高版本）： pip3 install --upgrade keras 这里，新建一个文件并命名为train.py...本质上，此功能可在训练期间更新学习率，并在每个时期后有效减少学习率。设置power=1.0会将衰减从多项式变为线性。...在训练我们的网络时，图像将被批量分配到每个GPU。CPU将从每个GPU获得梯度，然后执行梯度更新步骤。...我们制定每个GPU上的batch大小64，因此batch_size=64*G 我们训练将持续70个周期（前面已经制定）。 梯度更新的结果将在CPU上组合，然后在整个训练过程中应用与每个GPU。...在这里你可以看到训练中的准线性加速：使用四个GPU，我能够将每个时期减少到仅16秒。整个网络在19分3秒内完成了训练。
通过一个或多个密集层创建MLP 。此模型适用于表格数据，即表格或电子表格中的数据，每个变量一列，每个变量一行。您可能需要使用MLP探索三个预测建模问题；它们是二进制分类，多分类和回归。...RNN最受欢迎的类型是长期短期记忆网络，简称LSTM。LSTM可用于模型中，以接受输入数据序列并进行预测，例如分配类别标签或预测数值，例如序列中的下一个值或多个值。...这是用于检查模型中输出形状和参数（权重）数量的诊断。...首先，您必须更新对fit函数的调用，以包括对验证数据集的引用。这是训练集的一部分，不用于拟合模型，而是用于在训练过程中评估模型的性能。...这涉及添加一个称为Dropout（）的层，该层接受一个参数，该参数指定前一个输出的每个输出下降的概率。例如0.4表示每次更新模型都会删除40％的输入。
学习率或密集层中的单元数是超参数。 即使对于小型模型，超参数也可能很多。调整它们可能是真正的难题，但值得挑战：良好的超参数组合可以极大地改善模型的性能。...在Keras中，此模型可以定义如下： 搜索空间定义 要执行超参数调整，我们需要定义搜索空间，即哪些超参数需要优化以及在什么范围内。...在这里，对于这个相对较小的模型，已经有6个超参数可以调整： 三个Dropout层的Dropout率 卷积层的卷积核数 全连接层神经元个数 激活函数 在Keras Tuner中，超参数具有类型（可能是Float...我们将在下一节中看到如何使用它来调整学习率 可选地，一个步长值，即两个超参数值之间的最小步长 例如，要设置超参数“过滤器数量”，您可以使用： 全连接层层具有两个超参数，神经元数量和激活函数： 模型编译...实际上，该库中目前没有几个标准的超模型。 补充文档和教程可在Keras Tuner的网站及其Github存储库中找到！
几个常见的神经网络组件被实现为图形。两个值得注意的是Inception模块和残差连接。为了更好地理解function API如何用于构建图层图，看一下如何在Keras中实现它们。...）； 在训练期间动态调整某些参数的值：如学习率； 在训练期间记录训练和验证指标，或者可视化模型在更新时学习的特征表示：Keras进度条就是一种callback。...降低或提高学习率是在训练期间摆脱局部最小值的有效策略。...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。...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。
不过，你可能遇到以下问题： 不正确的梯度更新表达式 权重未得到应用 梯度消失或爆发 如果梯度值为 0，则意味着优化器中的学习率可能太小，且梯度更新的表达式不正确。...除了关注梯度的绝对值之外，还要确保监视每个层匹配的激活、权重的大小。例如，参数更新的大小（权重和偏差）应为 1-e3。...关于可视化神经网络的主要方法，Faizan Shaikh 举出了三个例子： 初始方法：展现训练模型的整体结构，这些方法包括展示神经网络各个层的形状或过滤器（filters）以及每个层中的参数； 基于激活的方法...机器学习框架，如 Keras、Tensorflow、PyTorch、MXNet 现在都有关于使用学习率收敛缓慢文档或示例： Keras https://keras.io/callbacks/#learningratescheduler...在训练时，以某个概率 p（超参数）保持神经元活动来实现丢失，否则将其设置为 0。结果，网络必须在每个训练 batch 中使用不同的参数子集，这减少了特定参数的变化而变得优于其他参数。 5.
你可以为 Keras 中的所有内容命名 - 每个模型，每个层。...在训练过程中动态调整某些参数的值——比如优化器的学习率。 在训练过程中记录训练和验证指标，或者在更新时可视化模型学习到的表示——你熟悉的fit()进度条实际上就是一个回调！...❷ 当改进停止时中断训练 ❸ 监控模型的验证准确率 ❹ 当准确率连续两个时期没有改善时中断训练 ❺ 在每个时期结束后保存当前权重 ❻ 目标模型文件的路径 ❼ 这两个参数意味着除非 val_loss 有所改善...❷ 在每个时期结束时调用 ❸ 在处理每个批次之前调用 ❹ 在处理每个批次后立即调用 ❺ 在训练开始时调用 ❻ 在训练结束时调用 这些方法都带有一个logs参数，其中包含有关先前批次、时期或训练运行的信息...请注意，特定卷积层提取的表示的泛化程度（因此可重用性）取决于模型中该层的深度。模型中较早的层提取局部、高度通用的特征图（如视觉边缘、颜色和纹理），而较高层提取更抽象的概念（如“猫耳”或“狗眼”）。
一旦该算法已经计算了网络中每个参数的损失函数的梯度，它就通过梯度下降使用这些梯度来更新每个参数。 不幸的是，随着算法进展到较低层，梯度往往变得越来越小。...给定一个新值v（即，一个当前批次的输入平均或标准差新矢量），BN层使用下面的等式更新平均 ? : ?...每个周期更新一次学习率就够了，但如果想更新更频繁，例如每步都更新，可以通过写调回实现（看前面指数调回的例子）。如果每个周期有许多步，每步都更新学习率是非常合理的。...超参数p称为丢失率，通常设为 10%到50%之间；循环神经网络之间接近20-30%，在卷积网络中接近40-50%。 训练后，神经元不会再丢失。 这就是全部（除了我们将要讨论的技术细节）。 ?...如果观察到模型过拟合，则可以增加 dropout 率（即，减少keep_prob超参数）。 相反，如果模型欠拟合训练集，则应尝试降低 dropout 率（即增加keep_prob）。
在本文[1]中，我们将探讨 dropout 正则化的工作原理、如何在您自己的模型中实施它，以及与其他方法相比它的优缺点。 1. 简介 1.1....这些属性通常不存在于真实世界的数据中，因此模型往往表现不佳。当模型的参数相对于数据量而言太多时，就会发生过拟合。这可能导致模型过度关注与模型必须开发的一般模式无关的较小细节。...例如，假设训练了一个复杂模型（许多参数）来识别图片中是否有马。在这种情况下，它可能会开始关注天空或环境的细节，而不是马本身。这可能发生在： 该模型太复杂（具有太多参数）而不利于其自身。...预定义的丢弃率决定了每个神经元被丢弃的机会。例如，dropout rate 为 0.25 意味着神经元有 25% 的几率被丢弃。在模型训练期间的每个时期都会应用 Dropout。 3....Dropout Rate 为你的模型找到理想的 Dropout 率的最好方法是通过反复试验——没有万能的方法。从 0.1 或 0.2 左右的低丢失率开始，然后慢慢增加，直到达到所需的精度。
目前有多种类型的权值约束方式，比如最大向量范数和单位向量范数，其中有些方法要求用户必须配置超参数。在本教程中，作者介绍了向深度学习神经网络模型加入权值约束以缓解过拟合的 Keras API。...下面将为读者展示一个有效的案例。 权值约束案例分析 在本章中，我们将展示如何在一个简单的二分类问题上使用权值约束缓解一个多层感知机的过拟合现象。...每个观测数据都有两个相同规模的输入变量和一个 0 或 1 的类输出值。该数据集被称为「月牙形」数据集，因为在绘制图形时，每个类别的观测数据所形成的形状都是如此。...月牙形数据集的散点图，图中不同的颜色表示每个样本的类值 这是一个很好的测试问题，因为这样的类不能通过一条直线来分割，即线性不可分的情况，我们需要通过诸如神经网络这样的非线性方法来解决这个问题。...我们可以看到预期的过拟合模型的形状，它的准确率会增加到一个点，然后又开始下降。 ? 带权值约束的过拟合多层感知机 我们可以进一步更新使用权值约束的示例。有几种不同的权值约束方式可供选择。
这使我们可以在模型训练的过程中实时捕捉模型的性能变化，为训练模型提供了很大的便利。 在本教程中，我会告诉你如何在使用Keras进行深度学习时添加内置指标以及自定义指标并监控这些指标。...完成本教程后，你将掌握以下知识： Keras计算模型指标的工作原理，以及如何在训练模型的过程中监控这些指标。 通过实例掌握Keras为分类问题和回归问题提供的性能评估指标的使用方法。...您可以通过设定“ metrics ”参数并向模型的compile（）函数提供函数名（或函数别名）列表来完成此操作。...., metrics=['mse']) 列出的具体指标可以是Keras函数的名称（如mean_squared_error）或这些函数的字符串别名（如' mse '）。...Keras Metrics API文档 Keras Metrics的源代码 Keras Loss API文档 Keras Loss的源代码 总结 在本教程中，你应该已经了解到了如何在训练深度学习模型时使用
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