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【小白学习Keras教程】四、Keras基于数字数据集建立基础的CNN模型

「@Author:Runsen」 加载数据集 1.创建模型 2.卷积层 3. 激活层 4. 池化层 5. Dense(全连接层) 6....Model compile & train 基本卷积神经网络(CNN) -CNN的基本结构:CNN与MLP相似,因为它们只向前传送信号(前馈网络),但有CNN特有的不同类型的层 「Convolutional...import Sequential from keras import optimizers from keras.layers import Dense, Activation, Flatten,...Conv2D, MaxPooling2D 1.创建模型 创建模型与MLP(顺序)相同 model = Sequential() 2.卷积层 通常,二维卷积层用于图像处理 滤波器的大小(由“kernel...激活层 与 MLP 中的激活层相同 一般情况下,也使用relu Doc: http://cs231n.github.io/assets/cnn/depthcol.jpeg model.add(Activation

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    基于keras平台CNN神经网络模型的服装识别分析

    例如,一个简单的MLP模型可以达到99%的准确度,而一个2层CNN可以达到99%的准确度。 2.它被过度使用。从字面上看,每台机器学习入门文章或图像识别任务都将使用此数据集作为基准。...我也试图用keras来对这个数据进行基准测试。keras是构建深度学习模型的高级框架,在后端选择TensorFlow,Theano和CNTK。它很容易安装和使用。...在这里,我将以两个模型为基准。一种是层结构为256-512-100-10的MLP,另一种是类VGG的CNN。 ...为了建立自己的网络,我们首先导入一些库 该模型在大约100个时期的测试数据集上达到了近90%的准确度。现在,我们来构建一个类似VGG的CNN模型。我们使用类似于VGG的体系结构,但仍然非常不同。...在keras中构建这样一个模型是非常自然和容易的: 这个模型有150万个参数。

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    Keras学习(一)—— Keras 模型(keras.model): Sequential 顺序模型 和 Model 模型

    Keras Model模型 Keras 中文文档 Keras 模型 Sequential 顺序模型 Sequential使用方法 一个简单的Sequential示例 构建方法 input shape 输入的形状...Keras 模型 Keras提供的模型,其中分为两类: Sequential 顺序模型 Model 类模型 我们可以通过 from keras.models import Sequential 或者 from...keras.models import Model 来导入对应的模型。...Sequential 顺序模型 ---- 参考Keras文档: https://keras.io/models/sequential/ ---- Sequential 模型结构: 层(layers)的线性堆栈...Model 模型 ---- 参考Keras文档:https://keras.io/models/model/ ---- Model 模型是带有函数API的,不是线性的,它是一个可以多输入、多输出的模型。

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    Maven 依赖导入失败

    Maven 依赖导入失败 前言: 第一天上班,拉取公司项目,依赖报错… 搞了半天才弄好,恶心呐~ 看了一些文章,为了方便以后好搞,开始进行记录: 方法一: 简单粗暴:直接 clear清除 compile...案例: 本人需要爆红需要导入的依赖: 远程仓库 或 百度 任何途径找到具体的Jar…下载Jar 随便放在一个文件目录中 D盘 C盘 桌面 总得有一个存储的目录, 通过 MVN 命令进行打包构建...3.5.7 -Dpackaging=jar -Dfile=C:\Users\王斯明\Desktop\LSWork\wsm\spire.Xls-3.5.7.jar -DgroupId: 定义的在什么组, 导入...Maven依赖的组名 e-iceblue -DartifactId: 包名, 导入Maven依赖的包名 spire.XLs -Dversion: 当前版本, 导入Maven依赖的版本 3.5.7 -Dpackaging: 打包的方式: jar war...

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    keras中文文档之:CNN眼中的世界:利用Keras解释CNN的滤波器

    本文有代码; 本文作者:Francois Chollet 使用Keras探索卷积网络的滤波器 本文中我们将利用Keras观察CNN到底在学些什么,它是如何理解我们送入的训练图片的。...Lorenzo Baraldi将Caffe预训练好的VGG16和VGG19模型转化为了Keras权重文件,所以我们可以简单的通过载入权重来进行实验。该权重文件可以在这里下载。国内的同学需要自备。...这是因为如果输入的图片大小不是224×224,在从卷积过度到全链接时向量的长度与模型指定的长度不相符。...下面,我们将预训练好的权重载入模型,一般而言我们可以通过model.load_weights()载入,但这里我们只载入一部分参数,如果使用该方法的话,模型和参数形式就不匹配了。...可视化所有的滤波器 下面我们系统的可视化一下各个层的各个滤波器结果,看看CNN是如何对输入进行逐层分解的。

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    教你用Keras和CNN建立模型识别神奇宝贝!(附代码)

    本文将讲解如何用Keras和卷积神经网络(CNN)来建立模型识别神奇宝贝!...训练脚本 用CNN和Keras分类图片 该模型的局限性 我们能否使用这个Keras深度学习模型建一个REST API?...pokedex.model:这是我们序列化的Keras卷积神经网络的模型文件(即权值文件) train.py:我们将用这个脚本来训练我们的Keras CNN,划分准确率/失败率,然后将CNN和标签二值序列化于磁盘上...其目的是让我们不必把我们使用Keras CNN脚本中的种类标签用一个固定值代表。 最终,我们可以划分出训练和失败准确率。...查看训练脚本的结果,我们发现Keras CNN获得: 训练集上的96.84%的分类准确率 测试集上的97.07%的准确率 训练失败和准确率如下: 图3:用Keras训练的神奇宝贝图鉴深度学习分类器的训练和验证失败

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    入门项目数字手写体识别:使用Keras完成CNN模型搭建

    对于图像分类任务而言,卷积神经网络(CNN)是目前最优的网络结构,没有之一。在面部识别、自动驾驶、物体检测等领域,CNN被广泛使用,并都取得了最优性能。...本文将利用Keras和TensorFlow设计一个简单的二维卷积神经网络(CNN)模型,手把手教你用代码完成MNIST数字识别任务,便于理解深度学习的整个流程。 ?...#导入相关层的结构from __future__ import print_functionimport kerasfrom keras.datasets import mnistfrom keras.models...import Sequentialfrom keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Conv2D, MaxPooling2Dfrom keras import..., optimizer=keras.optimizers.Adadelta(), metrics=['accuracy']) 训练和评估模型

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    Keras 搭建图片分类 CNN (卷积神经网络)

    导入keras from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense...当卷积层作为模型第一层时,必须提供此参数,否则不需要 示例1:构建一个CNN,输入层接受的是 $200 \times 200$ 像素的灰度图片;输入层后面是卷积层,具有 16 个过滤器,宽高分别为 2;...构建图片分类 CNN 4.1 创建序列化模型 model = Sequential() 4.2 添加卷积层和最大池化层 这里分别添加了 3 层卷积层和 3 层最大池化层。...结语 本文介绍了使用 Keras 用于图像分类的 CNN 架构设计方法,并进一步介绍3个著名的CNN架构。...关于如何训练一个CNN,实现一个完整的图片分类模型,放在一篇文章,显得过于冗长,想了解更多,可关注笔者后续专栏。

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    机器学习-用keras做cnn手写数字识别

    在用全连接做手写数字识别的时候,准确率有97%了,但是还是会出现一些测试图片没有预测对,出来更好的去优化参数,现在就直接改进神经网络的模型,用cnn去训练数据。...---- cnn--Convolutional neural network,简称cnn,中文翻译过来是,卷积神经网络 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN...'relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2))) model.add(Dropout(0.25)) model.add(Flatten()) 首先就是导入相应的模块和库...,然后就是定义一个Sequential模型,接着添加卷积层,这里用Conv2D,其中第一个参数是训练这个图要检测的过滤器的数量(32,64),第二个参数是卷积核的大小,第三个是激活函数。...就这样一个简单的cnn手写数字识别就做好了,不过手写数字识别相比于全连接的手写数字识别,cnn的训练比较慢,训练时间长,但是准确性好,我在全连接的图片没有测出来,在cnn中就可以测出来。

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