tf.keras的回调函数实际上是一个类,一般是在model.fit时作为参数指定,用于控制在训练过程开始或者在训练过程结束,在每个epoch训练开始或者训练结束,在每个batch训练开始或者训练结束时执行一些操作,例如收集一些日志信息,改变学习率等超参数,提前终止训练过程等等。
随着计算机处理能力的提高,人工智能模型的训练时间并没有缩短,主要是人们对模型精确度要求越来越高。为了提升模型精度,人们设计出越来越复杂的深度神经网络模型,喂入越来越海量的数据,导致训练模型也耗时越来越长。这就如同PC产业,虽然CPU遵从摩尔定律,速度越来越快,但由于软件复杂度的提升,我们并没有感觉计算机运行速度有显著提升,反而陷入需要不断升级电脑硬件的怪圈。
Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API,它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时间把你的想法转换为实验结果,是做好研究的关键。本人是keras的忠实粉丝,可能是因为它实在是太简单易用了,不用多少代码就可以将自己的想法完全实现,但是在使用的过程中还是遇到了不少坑,本文做了一个归纳,供大家参考。
通常用keras做分类任务的时候,一张图像往往只对应着一种类别,但是在实际的问题中,可能你需要预测出一张图像的多种属性。例如在pyimagesearch的《multi-label-classification-with-keras》这篇文章中提出了一个衣服数据集,整个数据集有两种属性,一种是颜色(blue, red, black),另一种是衣服的类型(dress, jeans, shirt) 。如假设one-hot-vector编码顺序是(blue, red, black, dress, jeans, shirt)则black jeans的 label就是[0,0,1,0,1,0]。
回调操作可以在训练的各个阶段执行,可能是在epoch之间,在处理一个batch之后,甚至在满足某个条件的情况下。回调可以利用许多创造性的方法来改进训练和性能,节省计算资源,并提供有关神经网络内部发生的事情的结论。
Keras 中包含了各式优化器供我们使用,但通常我会倾向于使用 SGD 验证模型能否快速收敛,然后调整不同的学习速率看看模型最后的性能,然后再尝试使用其他优化器。
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。
手写字体识别模型LeNet5诞生于1994年,是最早的卷积神经网络之一。LeNet5通过巧妙的设计,利用卷积、参数共享、池化等操作提取特征,避免了大量的计算成本,最后再使用全连接神经网络进行分类识别,这个网络也是最近大量神经网络架构的起点。虽然现在看来Lenet基本实际用处不大,而且架构现在基本也没人用了,但是可以作为神经网络架构的一个很好的入门基础。
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
网络权值时,存在一些不确定因素,并不能保证每一次初始化操作都能使得网络的初始权值处在一个合适的状态。不恰当的初始权值可能使得网络的损失函数在训练过程中陷入局部最小值,达不到全局最优的状态。
众所周知,机器学习代码很难调试。就连简单的前馈神经网络,您也经常需要围绕网络架构、权重值初始化和网络优化做出决策 - 所有这些都可能导致机器学习代码中隐藏BUG。
1. x:输入数据。如果模型只有一个输入,那么x的类型是numpy array,如果模型有多个输入,那么x的类型应当为list,list的元素是对应于各个输入的numpy array。如果模型的每个输入都有名字,则可以传入一个字典,将输入名与其输入数据对应起来。
【导读】在本文中,我们将为大家介绍如何对神经网络的超参数进行优化调整,以便在 Beale 函数上获得更高性能,Beale 函数是评价优化有效性的众多测试函数之一。
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~
本文主要介绍了使用 1D 卷积和 LSTM 混合模型做 EEG 信号识别。感谢Memory逆光!
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。
卷积神经网络的输入是一个固定大小的224×224 RGB图像。做的唯一预处理是从每个像素中减去在训练集上计算的RGB平均值。图像通过一堆卷积(conv.)层传递,我们使用带有非常小的接受域的过滤器:3×3(这是捕捉左/右、上/下、中间概念的最小大小)。在其中一种配置中,我们还使用了1×1的卷积滤波器,它可以看作是输入通道的线性变换(其次是非线性)。卷积步幅固定为1像素;凹凸层输入的空间填充是卷积后保持空间分辨率,即3×3凹凸层的填充为1像素。空间池化由五个最大池化层执行,它们遵循一些对流层(不是所有对流层都遵循最大池化)。最大池是在一个2×2像素的窗口上执行的,步长为2。
机器学习中的迁移学习问题,关注如何保存解决一个问题时获得的知识,并将其应用于另一个相关的不同问题。
论文题目:Deep Residual Learning for Image Recognition
一般情况下,利用Keras建立模型,会使用线性模型(Sequential),但是在一些特殊情况下,我们或许会有多个input,这样的话,我们就不会使用线性模型,而使用Keras的Model。
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。
在使用Python进行深度学习开发时,经常会遇到各种模块导入错误。其中一个常见的错误是ModuleNotFoundError: No module named 'keras_resnet',这意味着解释器无法找到名为keras_resnet的模块。
上一节我们构建了自动编解码器网络。我们将图片输入到编码器后,它将数据”压缩“成只包含2个分量的一维向量,该向量输入解码器后,又会被还原成与输入图片非常相似的图片,本节我们看看如何训练编解码器网络,同时看看它构造的中间向量到底意味着什么。
作者:Jeremy Jordan 机器之心编译 参与:黄小天、许迪 每个机器学习的研究者都会面临调参过程的考验,而在调参过程中,学习速率(learning rate)的调整则又是非常重要的一部分。学习速率代表了神经网络中随时间推移,信息累积的速度。在理想情况下,我们会以很大的学习速率开始,逐渐减小速度,直至损失值不再发散。不过,说来容易做来难,本文作者对学习速率的调整思路进行了简要介绍,希望能够对你有所帮助。 在之前的文章里,我已经讲了如何用反向传播和梯度下降来训练神经网络。为了训练神经网络,其中一个需要设
这一次我们讲讲keras这个简单、流行的深度学习框架,一个图像分类任务从训练到测试出结果的全流程。
随着数字图像数量的增加,对高质量的图像需求也在增加。然而,现代相机拍摄的图像会因噪声而退化。图像中的噪声是图像中颜色信息的失真,噪声是指数字失真。当在夜间拍摄时,图像变得更嘈杂。该案例研究试图建立一个预测模型,该模型将带噪图像作为输入并输出去噪后的图像。
本文将残差模块的数量增加到27个。其实之前也这样做过,现在的区别在于,自适应参数化ReLU激活函数中第一个全连接层中的神经元个数设置成了特征通道数量的1/16。同样是在Cifar10数据集上进行测试。
训练集上还没拟合得很好,测试集准确率已经低于训练集准确率大约2.5%了。这是同时存在欠拟合和过拟合呀!
【磐创AI导读】:本系列文章介绍了与tensorflow的相关知识,包括其介绍、安装及使用等。本篇文章将接着上篇文章继续介绍它的使用。查看上篇:一文上手最新TensorFlow2.0系列(二)。想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
在调参记录15的基础上,将第一个残差模块的卷积核数量,从16个增加到32个,同时将自适应参数化ReLU激活函数中第一个全连接层的神经元个数改成原先的1/16,继续测试其在Cifar10数据集上的效果。
RNN(循环神经网络)是一种节点定向连接成环的人工神经网络。不同于前馈神经网络,RNN 可以利用内部的记忆来处理任意时序的输入序列,即不仅学习当前时刻的信息,也会依赖之前的序列信息,所以在做语音识别、语言翻译等等有很大的优势。RNN 现在变种很多,常用的如 LSTM、Seq2SeqLSTM,还有其他变种如含有 Attention 机制的 Transformer 模型等等。这些变种原理结构看似很复杂,但其实只要有一定的数学和计算机功底,在学习的时候认认真真搞懂一个,后面的都迎刃而解。
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:
在调参记录15的基础上,本文将第一个残差模块的卷积核数量,从16个增加到32个,同时将自适应参数化ReLU激活函数中第一个全连接层的神经元个数改成原先的1/16,继续测试其在Cifar10图像集上的效果。
RNN(循环神经网络)是一种节点定向连接成环的人工神经网络。不同于前馈神经网络,RNN 可以利用内部的记忆来处理任意时序的输入序列,即不仅学习当前时刻的信息,也会依赖之前的序列信息,所以在做语音识别、语言翻译等等有很大的优势。
激活函数可以通过设置单独的激活层实现,也可以在构造层对象时通过传递activation参数实现。
我们都可以就一个问题达成共识,那就是“数字无处不在”。无论您是在办公室,厨房,当地的超级市场等等,我们始终都被数字包围。您的笔记本电脑具有HDD存储器,您要购买的蔬菜具有数字价格,您具有高度,天气温度以数字摄氏度(在我的位置是52)进行测量。
我们都知道树模型的特征重要性是非常容易绘制出来的,只需要直接调用树模型自带的API即可以得到在树模型中每个特征的重要性,那么对于神经网络我们该如何得到其特征重要性呢?
本书的这一部分将为您简要概述 TensorFlow 2.0 中的新增功能,与 TensorFlow 1.x 的比较,惰性求值和急切执行之间的差异,架构级别的更改以及关于tf.keras和Estimator的 API 使用情况。
1.ValueError: Input 0 is incompatible with layer conv1d_1: expected ndim=3, found ndim=4
在调参记录16的基础上,增加了两个残差模块,继续测试其在Cifar10数据集上的效果。
当通过深度学习输入有机物质中结构式的二维图像时,需要解决寻找分子式的问题。这是一个回归问题,需要计算结构式图像中包含的碳、氢、氧和氮等原子数。
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。
从以往的调参结果来看,过拟合是最主要的问题。本文在调参记录12的基础上,将层数减少,减到9个残差模块,再试一次。
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。
【导读】ResNet在2015年名声大噪,影响了2016年DL在学术界和工业界的发展方向。它对每一层的输入做一个reference,形成残差函数。残差用来设计解决深度网络退化问题,同时也解决了梯度消失
本文展示了使用双向LSTM(Bi-LSTM)进行时间序列预测的全过程,包含详细的注释。整个过程主要包括:数据导入、数据清洗、结构转化、建立Bi-LSTM模型、训练模型(包括动态调整学习率和earlystopping的设置)、预测、结果展示、误差评估等完整的时间序列预测流程。 本文使用的数据集在本人上传的资源中,链接为mock_kaggle.csv
使用 model.fit()或 model.fit_generator() 在一个大型数据集上启动数十轮的训练,有点类似于扔一架纸飞机,一开始给它一点推力,之后你便再也无法控制其飞行轨迹或着陆点。如果想要避免不好的结果(并避免浪费纸飞机),更聪明的做法是不用纸飞机,而是用一架无人机,它可以感知其环境,将数据发回给操纵者,并且能够基于当前状态自主航行。下面要介绍的技术,可以让model.fit() 的调用从纸飞机变为智能的自主无人机,可以自我反省并动态地采取行动
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