Model类模型（使用Keras函数式API） Keras函数式API是定义复杂模型（如多输出模型、有向无环图、或具有共享层的模型）的方法。 ...根据以上三点就可以知道使用Keras函数式API便可定义出复杂的网络模型。 Model类模型API与Sequential的API相同。 ...可以大大减少特征位置对分类带来的影响；还有Activation层，它将激活函数应用于输出；还有Dropout层，它在每次更新时随机丢弃一部分输入，有助于防止过拟合。...卷积层负责对输入数据进行特征提取，不同的卷积层提取不同的特征，使神经网络对于数据的每个特征都进行局部感知。 池化层 池化层包含各种最大池化网络层和平均池化网络层。...可以用于进行下采样降维，压缩特征，去除冗余信息，简化网络复杂度，减小计算量。 局部连接层 局部连接层与卷积层工作方式相同，除了权值不共享之外，它在输入的每个不同部分应用不同的一组过滤器。
除非你的应用程序需要一些非常低级别和复杂的代码，否则Keras会为你提供最好的帮助！ 而对于Keras来说，还有更多的东西可以满足你的需求。...带有几个在ImageNet上具有预训练的权重的模型，你可以直接使用它们。...但是，如果你想直接使用这些模型，需要事先调整图像大小，因为最后完全连接层会强制固定输入大小。例如，Xception模型使用299×299的图像进行训练，那么所有图像都必须设置为大小以避免错误。...除此之外，模型可能会有一些其他类型的你希望在向模型传递图像时自动应用它们的预处理或后处理。 我们可以使用Keras的Lambda层在模型中内置任何数学或预处理操作！...lambda将简单地定义你要应用的操作。全层Lambda允许你将功能完全融入模型中。查看下面的代码，了解我们如何在模型中嵌入重新调整大小以及Xception的预处理！
该参数在处理非平衡的训练数据（某些类的训练样本数很少）时，可以使得损失函数对样本数不足的数据更加关注。...模型中非首层的全连接层其输入维度可以自动推断，因此非首层的全连接定义时不需要指定输入维度。 init：初始化方法，为预定义初始化方法名的字符串，或用于初始化权重的Theano函数。...，不包含样本数目的维度（batch大小） 输入shape 任意，但输入的shape必须固定。...模型中非首层的全连接层其输入维度可以自动推断，因此非首层的全连接定义时不需要指定输入维度。 init：初始化方法，为预定义初始化方法名的字符串，或用于初始化权重的Theano函数。...模型中非首层的全连接层其输入维度可以自动推断，因此非首层的全连接定义时不需要指定输入维度。 init：初始化方法，为预定义初始化方法名的字符串，或用于初始化权重的Theano函数。
可以传递一个1D的与样本等长的向量用于对样本进行1对1的加权，或者在面对时序数据时，传递一个的形式为（samples，sequence_length）的矩阵来为每个时间步上的样本赋不同的权。...（下标）转换为具有固定大小的向量，如[[4],[20]]->[[0.25,0.1],[0.6,-0.2]]。...: 可选的gamma约束 输入shape 任意，当使用本层为模型首层时，指定input_shape参数时有意义。...参考激活函数 输入shape 任意，当使用激活层作为第一层时，要指定input_shape 输出shape 与输入shape相同 ---- Dropout层 keras.layers.core.Dropout...，不包含样本数目的维度（batch大小） 输入shape 任意，但输入的shape必须固定。
通常，当进行文本语料分析时，我们会考虑文本中的全部词汇。...第一个输入层接收一个可变长度的向量，构成这个向量的候选短语具有我们上面讨论过的特征，它可以包含任意数目的单词。这个特征向量由一个LSTM层进行处理。 ? 第二个可变长度向量含有上下文结构信息。...因此，使用可以处理任意长度向量的循环神经网络就自然显得很方便了。我们的许多试验都证明了使用稠密层处理固定长度向量、使用LSTM层处理可变长度向量的架构是最合理的。...我们试验过不同的稠密层与LSTM层相组合而形成的多个架构。最后得到的架构配置（层的大小和数量）在交叉验证测试中取得了最优效果，同时训练数据的使用效果也达到最佳。...以后的模型要做调优，可以增加训练数据集的大小并且适当增加层的数量和大小，如果在相同的数据集上只是单纯增加层的数量和大小，会导致模型过拟合。 结果 ?
尽管没有密集层可以输入可变的输入，但是有两种技术可以在保留可变输入尺寸的同时使用密集层。本教程描述了其中一些技术。...可以通过两种方式构建FC层： 致密层 1x1卷积 如果要使用密集层，则必须固定模型输入尺寸，因为必须预先定义作为密集层输入的参数数量才能创建密集层。...2.下载fuel（data.py） 本教程中使用的flowers数据集主要旨在了解在训练具有可变输入维度的模型时面临的挑战。...如果想使用TensorFlow数据集（TFDS），可以查看本教程，该教程说明了TFDS以及数据扩充的用法。 3.特殊化carburetor（generator.py） 想在不同的输入维度上训练模型。...最佳模型是根据每个时期结束时的验证集计算出的损失值确定的。fit_generator()函数在很大程度上简化了代码。
这里是惩罚权重的绝对值。与L2不同，这里的权重可以减少到零。因此，当我们试图压缩我们的模型时，它非常有用。其他的情况下，我们通常更喜欢L2。 在keras，我们可以对每一层进行正则化。...以下是将L2正则化应用于全连接层的示例代码。 ? 注意：这里0.01是正则项系数的值，即lambda，其仍须进一步优化。我们可以使用网格搜索方法（grid-search）对其进行优化。...选择丢弃节点的比率是dropout函数中的超参数。如上图所示，dropout可以应用于隐藏层以及输入层。 ?...在keras中，我们可以使用keras常用层（core layers）实现dropout。如下： ? 正如你所看到的，令丢弃率为0.25。也可以使用网格搜索方法进一步调优。 3....然后，让我们尝试使用L2正则化方法，并对比它是否比简单的神经网络模型有更好的结果。 ? ? 注意lambda的值等于0.0001。Cool，获得了比我们以前的NN模型更高的精度。
词嵌入通常是8-1024维度，根据数据量的大小来调整，高维度的嵌入能更好的捕捉词之间的关系，但是需要更多的数据来训练。...Embedding是如何实现的 通过Embedding层实现，embedding层可以看作是一张从索引映射到稠密向量的查找表，当使用embedding层的时候，embedding层和神经网络其他层一样...skip-gram模型的前半部分即词嵌入。 例如在tensorflow中，用于句子分类时的嵌入层，输入是整数索引，经过嵌入层、池化层、全连接输入训练可以得到嵌入层权重，即词嵌入。...Embedding在输入数据没有较好的数据表示时，能将输入数据根据下游任务转化为可学习的高维度向量表示，比如输入的为单词、图片或者输入的为空间位置等。...(generated by copilot) 在进行特征工程时，很难捕捉空间(时间)维度。通过使用深度学习嵌入层，我们可以通过提供一系列用户行为(作为索引)作为模型的输入来有效地捕捉这个空间维度。
在模型训练时不更新这些节点的参数，因此这些节点并不属于当时的网络；但是保留其权重，因此在以后的迭代次序中可能会影响网络，在打分的过程中也会产生影响，所以这个放弃策略通过不同的参数估计值已经相对固化在模型中了...这个例子使用了input_shape 参数，它一般在第一层网络中使用，在接下来的网络层中，Keras 能自己分辨输入矩阵的维度大小。 (7) 向量反复层。 顾名思义，向量反复层就是将输入矩阵重复多次。...当data_format="channels_first" 时，输入数据格式为（批量数，行，列，频道数）；当data_format="channels_last" 时，输入数据格式为（批量数，频道数，行...如果模型接下来的一些层不支持屏蔽，却接收到屏蔽过的数据，则抛出异常。如果设定了屏蔽0 值，则词典不能从0 开始做索引标号，因为这时候0 值已经具有特殊含义了。 input_length：输入序列长度。...当需要连接扁平化和全连接层时，需要指定该选项；否则无法计算全连接层输出的维度。 合并层 合并层是指将多个网络产生的张量通过一定方法合并在一起，可以参看下一节中的奇异值分解的例子。
然后我们将权重固定到最后一层，并在我们训练新数据时让该层中的权重发生变化。 如图所示，我们保持红色连接固定，现在只重新训练最后一层绿色连接。 转移效率 转移学习的两个主要好处： 1....这与像 Inception v3 这样的开源模型形成对比，后者包含 2500 万个参数，并使用一流的硬件进行训练。 因此，这些网络具有良好拟合的参数和瓶颈层，具有高度优化的输入数据表示。...现在我们知道 InceptionV3 至少可以确认我正在吃什么，让我们看看我们是否可以使用基础数据表示重新训练并学习新的分类方案。 如上所述，我们希望冻结模型的前 n-1 层，然后重新训练最后一层。...总结 通过利用预先构建的模型体系结构和预先学习的权重，迁移学习允许你使用学习的给定数据结构的高级表示，并将其应用于您自己的新训练数据。...类似的意味着输入必须具有相同的格式（例如输入张量的形状，数据类型......）和类似的解释。 例如，如果你使用预训练的模型进行图像分类，则图像将用作输入！
为了重用复杂计算图的部分（特别是对于迁移学习），以模块化风格描述模型是有意义的，这样你就可以方便地检索、保存模型的部分并将其应用于新的输入数据。...在实践中积极使用类似的模型来获得具有有用属性的向量表示。例如，可以使用相似模型来学习将人脸照片映射到向量中，从而使相似人脸的向量彼此接近。特别是 FindFace 等图像搜索应用程序利用了这一点。...可以在图中看到模型的说明： 这里函数 G 将输入图像转换为向量，然后计算一对图像的向量之间的距离。如果图片来自同一类，则应将距离最小化，如果来自不同类，则应最大化距离。...现在我们可以通过调用这个函数来创建这样一个模型，并使用它的 Functional API 将它应用于输入数据： base_network = create_base_network(input_dim)...Keras 模型明显的优势包括创建模型的简单性，这可以转化为高速原型制作。总的来说，这个框架越来越流行： 通常，当你需要为特定任务快速构建和测试网络时，建议使用 Keras。
然后我们将权重固定到最后一层，并在我们训练新数据时让该层中的权重发生变化。 如图所示，我们保持红色连接固定，现在只重新训练最后一层绿色连接。 转移效率 转移学习的两个主要好处： 1....这与像Inception v3这样的开源模型形成对比，后者包含2500万个参数，并使用一流的硬件进行训练。 因此，这些网络具有良好拟合的参数和瓶颈层，具有高度优化的输入数据表示。...现在我们知道InceptionV3至少可以确认我正在吃什么，让我们看看我们是否可以使用基础数据表示重新训练并学习新的分类方案。 如上所述，我们希望冻结模型的前n-1层，然后重新训练最后一层。...总结 通过利用预先构建的模型体系结构和预先学习的权重，迁移学习允许你使用学习的给定数据结构的高级表示，并将其应用于您自己的新训练数据。 回顾一下，你需要3种成分来使用迁移学习： 1....一个预训练的模型 2. 类似的训练数据 - 你需要输入与预训练模型“足够相似”的输入。 类似的意味着输入必须具有相同的格式（例如输入张量的形状，数据类型......）和类似的解释。
在keras，我们可以对每一层进行正则化。 以下是将L2正则化应用于全连接层的示例代码。 注意：这里0.01是正则项系数的值，即lambda，其仍须进一步优化。...选择丢弃节点的比率是dropout函数中的超参数。如上图所示，dropout可以应用于隐藏层以及输入层。...在keras中，我们可以使用keras常用层（core layers）实现dropout。如下： 正如你所看到的，令丢弃率为0.25。也可以使用网格搜索方法进一步调优。 3....为了改进模型得的泛化能力，它可以被视为暴力技巧。 在keras中，我们可以使用ImageDataGenerator执行所有这些转换。它有一大堆你可以用来预处理训练数据的参数列表。...然后，让我们尝试使用L2正则化方法，并对比它是否比简单的神经网络模型有更好的结果。 注意lambda的值等于0.0001。Cool，获得了比我们以前的NN模型更高的精度。
每个层处理遮掩的方式不同，但通常会忽略被遮掩的时间步（遮掩为False的时间步）。例如，当循环神经层碰到被遮掩的时间步时，就只是从前一时间步复制输出而已。...版本号可以保证当有新的模型版本发布时，不会破坏自己的模型。如果在浏览器中输入这个URL，能看到这个模块的文档。TF Hub会默认将下载文件缓存到系统的临时目录。...当模型犯错时，可解释性非常有帮助：例如，如果一张狗在雪中行走的图，被打上了“狼在雪中行走”的标签，你就可以回去查看当模型输出“狼”时，模型聚焦于什么。...模型可以学习这些位置嵌入，但在论文中，作者倾向使用固定位置嵌入，用不同频率的正弦和余弦函数来定义。...这就是为什么多头注意力层使用了多个不同的值、键、查询的线性变换：这可以让模型将词表征投影到不同的亚空间，每个关注于词特性的一个子集。
Data API还可以从现成的文件（比如CSV文件）、固定大小的二进制文件、使用TensorFlow的TFRecord格式的文件（支持大小可变的记录）读取数据。...它是非常简单的二进制格式，只包含不同大小的二进制记录的数据（每个记录包括一个长度、一个CRC校验和，校验和用于检查长度是否正确，真是的数据，和一个数据的CRC校验和，用于检查数据是否正确）。...如果要将索引变为独热矢量的话，可以将这个层添加到模型开始的地方，后面根生一个可以用tf.one_hot()的Lambda层。 这可能不是最佳解决方法。每个独热矢量的大小是词表长度加上未登录词桶的大小。...使用Lambda层查找每个类型的索引，然后用索引查找嵌入。接着，将嵌入和常规输入连起来，作为编码输入进神经网络。此时可以加入任意种类的神经网络，但只是添加了一个紧密输出层。...当将这个管道应用到数据样本时，可以作为常规层使用（还得是在模型的前部，因为包含不可微分的预处理层）： normalization = keras.layers.Normalization() discretization
图中共有三种步长策略，分别是2,3,4，每个步长都有两个filter（实际训练时filter数量会很多）。在不同词窗上应用不同filter，最终得到6个卷积后的向量。...（2）卷积层（Convolution Laye） 在处理图像数据时，CNN使用的卷积核的宽度和高度的一样的，但是在text-CNN中，卷积核的宽度是与词向量的维度一致！...当我们创建了一个Tokenizer对象后，使用该对象的fit_on_texts()函数，可以将输入的文本中的每个词编号，编号是根据词频的，词频越大，编号越小。...需要声明一点的是Embedding层是作为模型的第一层，在训练模型的同时，得到该语料库的词向量。当然，也可以使用已经预训练好的词向量表示现有语料库中的词。...： #show_shapes:指定是否显示输出数据的形状，默认为False #show_layer_names:指定是否显示层名称，默认为True plot_model(model
利用Keras神经网络进行分类，该神经网络具有三个输入层，每个输入层都设计用来接收特殊类别的数据。第一个输入层采用可变长度向量，由上述候选短语的特征组成，候选短语可以有任意数量的单词。...第三输入层具有固定长度，并利用候选短语及其上下文-协调最大值和最小值的一般信息处理矢量，其中，在其他信息中，表示整个短语中存在或不存在许多二进制特征。...因此，处理任意长度向量的递归神经网络是一种非常方便和自然的解决方案。实验证明，采用密集层处理固定长度向量和LSTM层处理不同长度向量的结构是最优的。...几种体系结构已经通过不同的LSTM密层组合进行了测试。得到的体系结构配置(层的大小和数量)在交叉验证测试中显示出最好的结果，这对应于训练数据的最佳使用。...进一步的模型调优可以通过增加训练数据集的大小以及适当地缩放层的大小和数量来执行，如果对相同的数据集使用后者，则会导致模型过度拟合。 结果 所有用于模型培训的CVs都来自IT行业。
为了标准化所有句子的长度（即将输入数据制作成单个，相同的形状张量以使其可处理/更容易为模型 - 在这里满足机器的需求），需要转换表示单词（sent_numeric）到实际字典（word_index）中的数字列表...输入长度将固定为最长句子的长度，即370个单词，就像每个单词一样模型认为由于填充而具有相同的大小。...Mask_zero通知模型输入值0是否是应该被屏蔽掉的特殊填充值，这在模型可以处理变量输入长度的循环层中特别有用。 在训练之后，具有相似含义的足够有意义的数据词可能具有相似的向量。...这是模型摘要（具有额外密集层的模型位于github存储库中）： ? 在模型摘要中，将看到嵌入层的参数数量是2,024,200，这是嵌入维度100的20,242个字。...嵌入层也可用于加载预训练的字嵌入（例如GloVe，BERT，FastText，ELMo），认为这通常是一种更有效的方式来利用需要这种嵌入的模型 - 部分归因于“工业级” “生成它们所需的工作量和数据大小
原因在于，感知过程不属于人的自我意识，而是属于专业的视觉、听觉和其它大脑感官模块。当感官信息抵达意识时，信息已经具有高级特征了：例如，当你看一张小狗的图片时，不能选择不可能，也不能回避的小狗的可爱。...总而言之，一个卷积层同时对输入数据应用多个可训练过滤器，使其可以检测出输入的任何地方的多个特征。 笔记：同一特征映射中的所有神经元共享一套参数，极大地减少了模型的参数量。...Keras模型中，可以将其包装进Lambda层（或创建一个自定义Keras层）： depth_pool = keras.layers.Lambda( lambda X: tf.nn.max_pool...后面的层不用使用任何填充，这就是为什么当图片在网络中传播时，图片大小持续缩小。...根据CNN的裁剪输出，每个边框都运行这一个分类器。 检测系统的选择取决于许多因素：速度、准确率、预训练模型是否可用、训练时间、复杂度，等等。论文中有许多指标表格，但测试环境的变数很多。
当给定的问题与模型所训练的图像非常不同时，此方法会更好地工作。 微调是深度学习中的常见做法。 当数据集较小时，这具有优势。 优化也可以更快地获得。 在小型数据集上训练深度网络会导致过拟合。...以下是转学的指南： 数据大小 相似数据集 不同的数据集 较小的数据 微调输出层 微调更深层 更大的数据 微调整个模型 从头开始训练 根据数据大小，可以确定要微调的层数。...例如，是否必须在一个类别标签下标识不同类型的猫？ 类间差异有多大？ 例如，是否需要识别不同的猫？ 数据有多大？ 数据的平衡程度如何？ 是否已经有一个用很多图像训练的模型？...请记住，卷积较小且较慢，但是密集层较大且较快。 在大小，运行时间和准确率之间需要权衡。 建议在最终决定之前测试所有架构。 根据应用，某些模型可能比其他模型更好。 您可以减小输入大小以加快推理速度。...您可以根据应用选择使用哪些特征。 例如，当需要基于纹理的匹配时可以使用初始层，而当必须在对象级别进行匹配时可以使用更高的层。 在下一部分中，我们将看到如何从预训练的初始模型中提取特征。
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