https://machinelearningmastery.com/5-step-life-cycle-neural-network-models-keras/
在本文中，我们将介绍三种提高循环神经网络性能和泛化能力的高级技术。我们演示有关温度预测问题的三个概念，我们使用建筑物屋顶上的传感器的时间数据序列。
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
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。
过拟合是指模型在其训练数据上过度训练，导致它在新数据上表现不佳。从本质上讲，在模型力求尽可能准确的过程中，它过分关注训练数据集中的细节和噪声。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：
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。
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。
如何使用 Keras 中的权值约束缓解深度神经网络中的过拟合现象（图源：https://www.flickr.com/photos/31246066@N04/5907974408/）
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～
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％。
LSTM 01：理解LSTM网络及训练方法 LSTM 02：如何为LSTM准备数据 LSTM 03：如何使用Keras编写LSTM LSTM 04：4种序列预测模型及Keras实现 LSTM 05：Keras实现多层LSTM进行序列预测 LSTM 06：Keras实现CNN-LSTM模型 LSTM 07：Keras实现Encoder-Decoder LSTM LSTM 08：超详细LSTM调参指南
最近，我阅读了arXiv平台上的Jonathan Frankle，David J. Schwab和Ari S. Morcos撰写的论文“Training BatchNorm and Only BatchNorm: On the Expressive Power of Random Features in CNNs”。这个主意立刻引起了我的注意。到目前为止，我从未将批标准化（BN）层视为学习过程本身的一部分，仅是为了帮助深度网络实现优化和提高稳定性。经过几次实验，我发现我错了。在下文中，我将展示我复制的论文的结果以及从中学到的东西。
到目前为止，训练神经网络和大型的深度学习网络是一个困难的优化问题。
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。
长期短期记忆（LSTM）网络是一种能够在长序列上学习的递归神经网络。
作者 / Jason Brownlee 翻译 / 编辑部翻译组 来源 / http://machinelearningmastery.com 权重正则化是一种对LSTM节点内的权重施加约束（如L1或L2）的技术。 这具有减少过拟合并提高模型性能的效果。 今天的推文，让各位读者发现如何使用LSTM网络的重量正则化和设计实验来测试其对时间序列预测的有效性。 01 测试环境 假定您已安装Python SciPy环境。 您可以在此示例中使用Python 2或3。 假定您使用TensorFlow或Theano后端
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
在本文中，我们将深入探讨深度学习的核心概念和原理，以及如何使用Python和TensorFlow库构建和训练神经网络。我们将从基础开始，逐步介绍神经网络的结构、前向传播、反向传播和优化方法，以便读者能够深入理解并开始实际编写深度学习代码。
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。
Keras代码示例多达数百个。通常我们只需复制粘贴代码，而无需真正理解这些代码。通过学习本教程，您将搭建非常简单的构架，但是此过程会带给您些许好处：您将通过阅读 VGG*的论文原著学习使用 Keras 从零开始实现 VGG 网络。 我使用的术语是指由牛津大学计算机视觉组 (Visual Geometry Group， VGG)为ILSVRC-2014构建的网络构架。 那么，实现别人构建出来的结构有什么意义呢？ 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
在使用TensorFlow进行深度学习时，经常会遇到一些错误。其中一个常见的错误是ImportError: cannot import name ‘adam‘ from ‘tensorflow.python.keras.optimizers‘。本文将介绍这个错误的原因，并提供解决方案。
dropout技术是神经网络和深度学习模型的一种简单而有效的正则化方式。 本文将向你介绍dropout正则化技术，并且教你如何在Keras中用Python将其应用于你的模型。 读完本文之后，你将了解： dropout正则化的原理 如何在输入层使用dropout 如何在隐藏层使用dropout 如何针对具体问题对dropout调优 神经网络的Dropout正则化 Dropout是Srivastava等人在2014年的一篇论文中提出的一种针对神经网络模型的正则化方法 Dropou
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）。
Dropout是神经网络和深度学习模型的简单而有效的正则化技术。 在这篇文章中，你将发现Dropout正则化技术，以及如何使用Keras将其应用于Python中的模型。 看完这篇文章后，你会知道： D
最近正在审查Andrew Ng的团队在使用卷积神经网络（CNN）的心律不齐检测器上的工作。发现这尤其令人着迷，尤其是随着可穿戴产品（例如Apple Watch和便携式EKG机器）的出现，它们能够在家中监测心脏。因此很好奇如何构建可以检测异常心跳的机器学习算法。在这里，将使用ECG信号（对心脏进行连续电测量）并训练3个神经网络来预测心脏心律不齐：密集神经网络，CNN和LSTM。
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。
图像识别是深度学习技术的一个普遍具有的功能。
在这篇文章中，你将发现Dropout正则化技术，以及如何使用Keras将其应用于Python中的模型。
训练神经网络或大型深度学习模型是一项很难的优化任务。传统的训练神经网络的算法称为随机梯度下降。你可以通过在训练中改变学习率来提高性能和提高训练速度。 在这篇文章中，你将了解如何使用Keras深度学习库
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：
原文：How to Grid Search Hyperparameters for Deep Learning Models in Python With Keras 作者：Jason Brownlee 翻译：刘崇鑫 责编：周建丁（zhoujd@csdn.net） 超参数优化是深度学习中的重要组成部分。其原因在于，神经网络是公认的难以配置，而又有很多参数需要设置。最重要的是，个别模型的训练非常缓慢。 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K
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。
原标题 | An Introduction to Dropout for Regularizing Deep Neural Networks
很多情况下，研究人员会遇到一个问题：使用机器学习框架实现的神经网络可能与理论模型相去甚远。验证这款模型是否可靠，直接方式就是不断修正和调参。
在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少，训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题，过拟合具体表现在：模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高；但是在测试数据上损失函数比较大，预测准确率较低。
在这篇文章中，我将主要讨论神经网络中 dropout 的概念，特别是深度网络，然后进行实验，通过在标准数据集上实施深度网络并查看 dropout 的影响，看看它在实践中实际影响如何。
如果您计划尝试深度学习模型，那么Keras可能是一个很好的起点。它是用Python编写的高级API，后端支持Tensorflow、CNTK和Theano。
在今天博客的最后，你将会了解如何在你自己的数据库中建立、训练并评估一个卷积神经网络。
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。
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
周日 2016年4月24日 由弗朗索瓦Chollet 在教程中。
在这篇文章[1]中，我将主要讨论神经网络中 dropout 的概念，特别是深度网络，然后进行实验，通过在标准数据集上实施深度网络并查看 dropout 的影响，看看它在实践中实际影响如何。
在下篇文章中，我还会演示如何将训练好的Keras模型，通过几行代码将其部署到智能手机上。
在神经网络中，我们有很多超参数，手动调整超参数非常困难。因此，我们可以使用Keras Tuner，这使得调整神经网络的超参数变得非常简单。就像你在机器学习中看到的网格搜索或随机搜索一样。
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。
综述 本篇博文将向大家演示，如何在仅仅运用78行代码的情况下，利用 Keras 和 Gym 实现深度强化学习，使得 CartPole 这款游戏得以成功运行。 即使你不知道强化学习是什么也没关系，我会
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。
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