在非合作游戏中可以达到这种状态，在这种游戏中，每个玩家都根据自己对其他玩家的期望，尝试选择最佳策略来为自己获得最佳结果。 最终，所有参与者都达到了根据其他参与者做出的决定为自己选择最佳策略的地步。...有时，梯度是如此之小，以至于初始层学习非常缓慢或完全停止学习。 在这种情况下，梯度完全不会改变初始层的权重值，因此有效地停止了网络中初始层的训练。 这被称为梯度消失问题。...当网络输入的统计分布与以前看到的输入完全不同时，就会出现此问题。 批量规范化和其他归一化技术可以解决此问题。 我们将在以下各节中进行探讨。...批量规范化充当一个正则化器，这意味着我们可以训练网络而无需退出层。 在批量规范化中，我们将规范化应用于所有隐藏层，而不是仅将其应用于输入层。...64x64x64，这就是为什么我们将 3D 图像转换为这种形状的原因。
循环神经网络 卷积神经网络与一组输入一起工作，这些输入不断改变网络各个层和节点的权重和偏差。 这种方法的一个已知局限性是，在确定如何更改网络的权重和偏差时，其架构会忽略这些输入的顺序。...可以将 Keras 配置为使用其他后端而不是 TensorFlow（即 Theano）。 为了避免出现此消息，您可以创建一个名为keras.json的文件并在那里配置其后端。...用 Keras 实现的每个神经网络都将具有根据规范进行组织的向量或张量作为输入。 首先，了解如何将数据重整为给定层所需的格式可能会造成混淆。 为避免混淆，建议从尽可能少的组件开始，然后逐渐添加组件。...在这种情况下，Keras 调用 TensorBoard 回调以将每次运行的结果存储在磁盘上。 还有许多其他有用的回调函数，其中一个可以使用 Keras API 创建自定义函数。...图 3：TensorBoard 实例的屏幕快照，显示了损失函数结果以及添加到指标参数的其他指标 实现模型评估指标 在回归和分类问题中，我们将输入数据集分为其他三个数据集：训练，验证和测试。
norm1 本地响应规范化。 conv2 卷积和纠正线性激活。 norm2 本地响应规范化。 pool2 最大池。 local3 完全连接层与整流线性激活。 local4 完全连接层与整流线性激活。...模型的目标函数是函数返回的交叉熵损失和所有这些权重衰减项的和。 loss() 我们在TensorBoard中可以看出tf.summary.scalar： ?...该脚本每10个步骤报告总损耗以及最后一批数据的处理速度。几条评论： 因为预处理线程用20,000个处理后的CIFAR图像填满洗牌队列，所以第一批数据可能会非常慢（例如几分钟）。...报告的损失是最近批次的平均损失。请记住，这种损失是交叉熵和所有重量衰减项的总和。 注意批量的处理速度。上面显示的数字是在特斯拉K40c上获得的。如果在CPU上运行，则会降低性能。...脚本只会定期返回精度@ 1 - 在这种情况下，它返回了86％的精度。cifar10_eval.py还可以在TensorBoard中显示可以显示的摘要。这些摘要在评估过程中提供了对模型的更多洞察。
在找到这种关系时，我们希望能够在给定自变量值的情况下预测因变量的值。 进行回归分析的第二个重要原因是要了解当所有其他自变量保持恒定时单个自变量对因变量的影响。...我们的输入层将保持不变，因为我们的输入没有更改。 同样，输出层应保持不变。 我将通过添加其他隐藏层将参数添加到我们的网络中。 我希望通过添加这些隐藏层，我们的网络可以了解输入和输出之间更复杂的关系。...显示深度神经网络的结构 训练节点代表输入张量，默认情况下，正是这个巨型章鱼以某种无益的方式连接到图的其余部分。...这是多分类，不要与多标签混淆，在这种情况下，模型可能会预测一组标签是否将应用于互不排斥的观察结果。 优点 当我们需要预测大量类时，相对于其他模型，深度神经网络的确是出色的执行者。...使用丢弃模型的训练速度与未规范模型的训练速度一样快，但是在这种情况下，它的确似乎很快就开始加速。 看看在第 44 个周期的验证准确率。它比非正规模型略好。 现在，让我们看看验证损失。
从程序员的角度来看，将模型看成一个包含大量数学方程的黑匣子可能会很有用。 然后，其他动作可以描述为与此黑匣子的一组交互。 例如，给定一组输入记录，可以将训练模型理解为计算模型参数（或权重）的过程。...在随后的小节中，我们将详细介绍 Keras 为上述任务中的每一项提供的选项。 我们还将探讨使 Keras 成为不可忽视的强大力量的其他辅助功能。 在 Keras 中，模型是通过组合层来构建的。...在这种情况下，模型序列化将需要使用单独的过程来加载和保存架构和模型权重。 Keras 为用户提供支持，以独立使用架构和权重。...此外，还需要对深度神经网络中的卷积层，循环层和前馈层有基本的了解。 比较 Keras 和tf.keras tf.keras是 TensorFlow 对 Keras API 规范的实现。...会自动监视tf.GradientTape上下文中出现的所有可训练变量，并将其记录在磁带上。
条件增强块 条件增强（CA）网络从表示为N(μ(φ[t]), ∑(φ[t]))的分布中采样随机潜在变量c_hat。 我们将在后面的部分中详细了解这种分布。...为它提供三个输入和相应的真值。 此操作将计算梯度并更新一批数据的权重。...= Input(shape=input_shape) 输入层获取形状为(256, 256, 1)的输入图像，并将其传递到网络中的下一层。...与其他七个卷积块不同，它没有批量规范化层。...GAN 具有改变音乐产业的潜力，如果发生这种情况，我们可能很快就会聆听 GAN 创建的曲目。
您可以传递与输入样本长度相同的平坦（1D）Numpy 数组（权重和样本之间的 1:1 映射）， 或者在时序数据的情况下，可以传递尺寸为 (samples, sequence_length) 的 2D 数组...write_graph: 是否在 TensorBoard 中可视化图像。 如果 write_graph 被设置为 True，日志文件会变得非常大。...batch_size: 用以直方图计算的传入神经元网络输入批的大小。 write_images: 是否在 TensorBoard 中将模型权重以图片可视化。...当使用 ‘batch’ 时，在每个 batch 之后将损失和评估值写入到 TensorBoard 中。同样的情况应用到 ‘epoch’ 中。...Keras中的fit函数会返回一个History对象，它的History.history属性会把之前的那些值全保存在里面，如果有验证集的话，也包含了验证集的这些指标变化情况，具体写法： hist=model.fit
write_graph：是否在TensorBoard中可视化图像。当write_graph设置为True时，日志文件可能会变得非常大。...write_grads：是否在TensorBoard中可视化渐变直方图。histogram_freq必须大于0。 batch_size：用以直方图计算的传入神经元网络输入批的大小。...write_images：是否在TensorBoard中编写模型权重以显示为图像。 embeddings_freq：将保存所选嵌入层的频率（在epoch中）。如果设置为0，则不会计算嵌入。...要在TensorBoard的嵌入选项卡中显示的数据必须作为embeddings_data传递。 embeddings_layer_names：要关注的层名称列表。...如果为None或空列表，则将监测所有嵌入层。 embeddings_metadata：将层名称映射到文件名的字典，其中保存了此嵌入层的元数据。如果相同的元数据文件用于所有嵌入层，则可以传递字符串。
在这种情况下，为了平衡不同损失的贡献，可以为交叉线损失指定10的权重，并为MSE损失指定0.25的权重。...这种低级处理可以在两个输入之间共享：即，通过使用相同权重的层来完成，从而共享相同的表示。...TensorBoard的主要目的是有助于在训练期间直观地监控模型内部的所有内容。...但是，在网络运行地每次转换之后，数据规范化层成为一个新的问题：也没有理由预期先验数据会出现高斯分布的情况(即使进入全连接或Conv2D网络的数据具有0均值和单位方差)。...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。
神经网络中的一些超参数是： 隐藏层的数量 隐含层中单位或节点的集合的数量 学习速率 DropOut比例 迭代次数 优化器的选择如SGD, Adam, AdaGrad, Rmsprop等 激活函数选择如ReLU...为什么使用TensorBoard进行超参数优化? 一幅图片胜过千言万语，这也适用于复杂的深度学习模型。深度学习模型被认为是一个黑盒子，你发送一些输入数据，模型做一些复杂的计算，输出结果。...TensorBoard是Tensorflow的一个可视化工具包，用于显示不同的指标、参数和其他可视化，帮助调试、跟踪、微调、优化和共享深度学习实验结果 TensorBoard可以跟踪模型在每个训练迭代的精度和损失...这里的实验使用网格搜索，并测试第一层单元数的所有可能的超参数组合，Dropout比例、优化器及其学习率，以及准确度用于准确性。...在Tensorboard中使用Parallel Coordinates视图，显示每个超参数的单独运行情况并显示精度，查找最优化的超参数，以获得最佳的模型精度 ?
在神经网络中，变量一般可作为储存权重和其他信息的矩阵，而常量可作为储存超参数或其他结构信息的变量。 1....这允许来自不同公司和团队的人们保存、恢复和发送他们的模型参数给别人。 默认情况下，梯度更新（在所有神经网络中应用）将应用到计算图中的所有变量。实际上，变量是你希望调整以最小化损失函数的东西。...x1+x2<1的样本认为是正样本，其他为负样本。...%g"%(i,training_loss)) 上面的代码定义了一个简单的三层全连接网络（输入层、隐藏层和输出层分别为 2、3 和 2 个神经元），隐藏层和输出层的激活函数使用的是 ReLU 函数。...接下来将显示 TensorBoard 页面，如下所示： 参数存储与加载 在基础部分中，最后还介绍了模型参数的保存与恢复。
然后一个工程师会开始检查所有的齿轮，然后标记出来哪些齿轮会造成误差。他会从最后一层的齿轮开始，因为这里是所有误差累计的结果。一旦他找到了最后一层的误差，他就会开始查看前一层。...“Training step”显示了你训练了多少批。 在每一批中所有数据都将训练一次，类似于Epoch。如果数据相对内存较大，你需要停止分段训练。损失函数会计算每一次迭代的错误数量。...损失曲线显示了每一次训练的错误量 你可以通过Tensorboard来可视化每一次实验，并了解每一个参数是如何影响训练的。 这里有一些你可以运行的例子的建议。...你可以在Jupyter notebook中运行安装的所有例子（https://github.com/emilwallner/Deep-Learning-101）。 输入层输出层将图片分为10类。...就如你所见，训练数据的准确度高于验证数据集。这个神经网络包含了背景噪声和其他阻碍预测新图像的细节。 为解决过拟合问题，你可以惩罚复杂方程并在神经网络中增加噪声。
在TF中能够通过名称来跟踪不同的变量，并在TF的可视化工具TensorBoard中显示出计算图。...使用TensorBoard或其他调试技术确保计算图中每个操作的输入和输出都准确无误，还要确保在将数据和标签送入网络之前对其进行适当的预处理和匹配。 3....虽然这一点并不是对所有情况都适用，但是如果处理图像的话，应用简单的数据扩充技术（例如镜像，旋转，随机裁剪和尺度变换，添加噪声，elastically deforming等），大部分时候会带来巨大的性能提升...这样做会带来对称性（symmetry）和潜在的梯度弥散问题，在大多数情况下会导致可怕的结果。通常，如果在权重初始化时遇到问题，可以考虑将Batch Normalization层添加到网络中。...与其他类相比，某些类可能很少出现，在这种情况下，权衡少见的类可能会改进mean_iou度量。 2. 更改网络架构。你之前的网络可能太深或太浅。 3. 考虑使用集成模型。 4.
当然Autograph机制能够转换的代码并不是没有任何约束的，有一些编码规范需要遵循，否则可能会转换失败或者不符合预期。...一、Autograph使用规范 1、规范总结 1，被@tf.function修饰的函数应尽可能使用TensorFlow中的函数而不是Python中的其他函数。...2、规范解析 被@tf.function修饰的函数应尽量使用TensorFlow中的函数而不是Python中的其他函数。...2、重新理解Autograph的编码规范 1，被@tf.function修饰的函数应尽量使用TensorFlow中的函数而不是Python中的其他函数。例如使用tf.print而不是print....，tf.keras.layers.Layer tf.keras中的模型和层都是继承tf.Module实现的，也具有变量管理和子模块管理功能。
高级API构建和训练图像分类器模型 下载和微调InceptionV3卷积神经网络 使用TensorFlow服务为受过训练的模型提供服务 本教程中的所有代码都可以在Jupyter笔记本中的GitHub存储库中找到...需要将所有图像的大小调整为给定的高度和宽度，并将像素值标准化为0到1之间的范围。这样做是因为为了训练卷积神经网络，必须指定输入维度。最终致密层的形状取决于CNN的输入尺寸。...微调预先训练的网络后的训练和验证指标 训练和验证集的准确性都有所提高。虽然在第一个微调时代之后的损失确实飙升，但它最终还是下降了。造成这种情况的一个原因可能是权重可能比需要的更积极地更新。...这就是为什么与分类层训练相比，保持较低的微调学习率非常重要。...TensorFlow服务服务器期望输入图像尺寸为（1,128,128,3），其中“1”是批量大小。使用Keras库中的图像预处理工具将输入图像加载并转换为所需的尺寸。
通过模型计算图的可视化可以弄清楚神经网络是如何计算的，对于模型的可视化主要包括以下几个方面： 模型有多少层 每层的输入和输出形状 不同的层是如何连接的？...内置可视化模型 在 Keras 中显示模型架构的最简单就是使用 summary()方法 model.summary() 这个方法是keras内置的实现，他的原理很简单。...就是遍历所有模型层并打印相关细节，如层的输入维度和输出维度、参数数量、激活类型等，我们也可以用for训练遍历实现，代码如下： for layer in model.layers: print...pip install netron 浏览器并输入netron.app ，请单击“打开模型”并选择 h5 文件的路径上传。 就可以看到每一层的可视化结果了。...总结 可视化模型架构可以更好的解释深度学习模型。模型结构可视化显示层数、每层数据的输入和输出形状、使用的激活函数以及每层中的参数数量，为优化模型提供更好的理解。
批量规范化 批量规范化或批量规范可提高神经网络训练的稳定性和表现。 它将平均值为零且标准差为 1 的层的输出归一化。这减少了过拟合，并使网络训练更快。 这对于训练复杂的神经网络非常有用。...注意我们定义的所有层的显示效果如何。...数据扩充会在训练期间引入噪声，从而在模型中为各种输入生成鲁棒性。 该技术在数据集较小且可以组合并与其他技术一起使用的情况下很有用。 接下来，我们将看到不同类型的扩充。...自编码器可以与 t-SNE 结合使用以获得更好的可视化效果。 自编码器学习的瓶颈层可能对其他任务没有用。 瓶颈层的大小可以大于以前的层。 在这种分叉和收敛连接的情况下，稀疏的自编码器就会出现。...为避免这种情况，我们将在卷积层中加入一个技巧。 在下一节中，我们将介绍这两种技术。 比例空间概念 比例空间是使用各种大小的图像的概念。
检查你的输入数据 检查馈送到网络的输入数据是否正确。例如，我不止一次混淆了图像的宽度和高度。有时，我错误地令输入数据全部为零，或者一遍遍地使用同一批数据执行梯度下降。...试着逐层调试，并查看出错的地方。 3. 检查数据加载器 你的数据也许很好，但是读取输入数据到网络的代码可能有问题，所以我们应该在所有操作之前打印第一层的输入并进行检查。 4....如果是这种情况，那么你也许需要平衡你的损失函数或者尝试其他解决类别失衡的方法。 9. 你有足够的训练实例吗？ 如果你在从头开始训练一个网络（即不是调试），你很可能需要大量数据。...从训练模式转换为测试模式 一些框架的层很像批规范、Dropout，而其他的层在训练和测试时表现并不同。转换到适当的模式有助于网络更好地预测。 33. 可视化训练 监督每一层的激活值、权重和更新。...寻找平均值远大于 0 的层激活。尝试批规范或者 ELUs。 Deeplearning4j 指出了权重和偏差柱状图中的期望值：对于权重，一些时间之后这些柱状图应该有一个近似高斯的（正常）分布。
1980年代早期，诞生了新的神经网络架构和新的训练方法，连结主义（研究神经网络）复苏，但是进展很慢。到了1990年代，出现了一批强大的机器学习方法，比如支持向量机（见第05章）。...所有的输入神经元位于输入层。此外，通常再添加一个偏置特征（X0=1）：这种偏置特性通常用一种称为偏置神经元的特殊类型的神经元来表示，它总是输出 1。...为避免误会，将GitHub上的Keras参考实现称为多后端Keras。 自从2016年底，出现了Kera的其它实现。...作为对比，常规MLP会强制所有数据流经所有层，因此数据中的简单模式在多次变换后会被扭曲。 ?...然而，这种方法已经被抛弃了，因为所有隐藏层使用同样多的神经元不仅表现更好，要调节的超参数也只变成了一个，而不是每层都有一个。或者，取决于数据集的情况，有时可以让第一个隐藏层比其它层更大。
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