同为单阶段检测器的 RetinaNet 却做到了，兼顾速度与效果。作者表示能带到如此效果是因为新的损失函数而不是网络的改进（网络用的是 FPN）。...话虽如此，斯坦福大学还有另一个名为 Visual Genome 数据集的数据集，其中包含 3000 类对象！那么，为什么不使用这个呢？...所以，因为我们在 Visual Genome [9]数据集中有 3000 个类，为什么不利用它来给出分割输出。这就是他们所做的，这可以称为弱监督（或弱半监督）学习，你没有完全监督你试图完成的任务。...bbox 的损失，但是另外一个只能在输入的真实数据（数据集 A）中带有 mask 的损失上反向传播 在推断过程中，当通过一个输入的时候，函数 τ 预测 mask 特征需要相乘的权重。...如下图所示，两个数据集：A 是 COCO 数据集和 B 是 VG 数据集， 注意不同输入（bbox 和 mask）在任意输入计算得到不同的损失。 反向传播是计算这两种损失会导致 ?
其在时间步t的输出，表示为 y(t)，也和前一状态和当前输入的函数有关。 我们已经讨论过的基本单元，输出等于单元状态，但是在更复杂的单元中并不总是如此，如图 15-3 所示。 ?...例如，你可以向网络输入与电影评论相对应的单词序列，网络输出情感评分（例如，从-1 [讨厌]到+1 [喜欢]）。 相反，可以向网络一遍又一遍输入相同的矢量（见图15-4的左下角），输出一个序列。...它的常规任务是分析当前的输入 x(t) 和前一时刻的短时状态 h(t-1)。基本单元中与这种结构一样，直接输出了 h(t) 和 y(t) 。...这解释了为什么LSTM 单元能够如此成功地获取时间序列、长文本、录音等数据中的长期模式。...假如有一个每日单变量时间序列，想预测接下来的七天。要使用什么RNN架构？ 训练RNN的困难是什么？如何应对？ 画出LSTM单元的架构图？ 为什么在RNN中使用1D卷积层？
多层感知器(神经网络) 从线性回归模型和对数几率回归模型本质上都是单个神经元 计算输入特征的加权 使用一个激活函数计算输出 单个神经元(二分类) ? 多和神经元(多分类) ?...，采用再神经网络的输入和输出之间插入更多的神经元 ?...因此寻找损失函数的极值点便构成了依据输入数据的模型学习 ?...反向传播算法 每一层的倒水都是后一层的导数于前一层输出之积 从输入开始，逐一计算每个隐含层的输出，直到输出层。...激活函数 神经网络中的每个神经元节点接受上一层神经元的输出值作为本神经元的输入值，并将输入值传递给下一层，输入层神经元节点会将输入属性值直接传递给下一层（隐层或输出层）。
因为有多个类别，属于多分类问题，而每条数据只属于一个类别，所以是单标签多分类问题；如果每条数据可以被分到多个类别中，那问题则属于多标签多分类问题。...输出向量的每个数表示不同的类别； 最后一层网络使用softmax激活函数--网络会输出一个46类的概率分布。每个输入最终都会产生一个46维的向量，每个数表示属于该类别的概率，46个数加起来等于1....最好的损失函数为categorical_crossentropy---衡量两个概率分布之间的距离：网络的输出向量和标签的真实分布向量。...',metrics=['acc']) 新的损失函数在数学表示上与categorical_crossentropy损失函数相同，只是接口不同。...小结 N分类问题，网络最后Dense层神经元数目为N； 单标签多分类问题中，最后一层的激活函数为softmax，产生一个包含N类的概率分布； categorical crossentropy是处理单标签多分类问题最常用的损失函数
这在 Keras 中是一个有用的概念，因为传统上与层相关的关注点也可以拆分并作为单独的层添加，清楚地显示它们在从输入到预测的数据转换中的作用。...多类分类（＆gt; 2 类）：假设单热编码输出模式，Softmax 激活函数或'softmax'和每类值一个输出神经元。 第 2 步。编译网络 一旦我们定义了网络，我们就必须编译它。...多类分类（＆gt; 2 类）：多类对数损失或'_ 分类 _ 交响曲 _'。 您可以查看 Keras 支持的损失函数套件。...安装网络需要指定训练数据，输入模式矩阵 X 和匹配输出模式 y 的阵列。 使用反向传播算法训练网络，并根据编译模型时指定的优化算法和损失函数进行优化。...对于多类分类问题，结果可以是概率数组的形式（假设一个热编码输出变量），可能需要使用 argmax 函数将其转换为单个类输出预测。 端到端工作示例 让我们将所有这些与一个小例子结合起来。
再精简一步，对于单变量线性回归和对率回归模型，那么该神经网络就只有一个输入和一个输出，示意图如下： ? 上图中 是输入， 是激活函数，对于线性回归 ；对于对率回归 ，因此 将输入转换成输出。...从功能上讲，Keras 将输入和输出类比成张量 (tensor)，将函数类比成层 (layer)，将输入经过若干层得到输出的流程类比成模型 (model)。结合 Keras 中定义的示意图如下： ?...该模型是单变量对率回归 ? ，调出最后一层再使用 get_weights() 方法打印权重，并可视化预测结果。标签中的胜负各占一半，但该极简模型预测出来的胜比负略多一些。...用锦标赛数据来建立一个做两个预测的模型，输入是两队的种子差异，输出它们得分。注意代码中褐色部分，为什么使用这样的学习率 lr、期数epochs 和批大小 batch_size？...通过调节超参数，在 Keras 下篇后会细讲。 ? 由于该模型是单输入双输出，那么两个回归模型都有各自的 w 和 b，参数一共有 4 个。 multi_reg_model.summary() ?
三、Deep Q-Learning的简介 四、与深度学习相比，深度强化学习面临的挑战 4.1 目标网络 4.2 经验回放 五、使用Keras & Gym 在Python中实现Deep Q-Learning...二、为什么选择“深度”Q-Learning Q-Learning是一个简单但功能强大的算法，可以为我们的代理提供一个备忘单，有助于代理准确地确定要执行的操作。 但如果这张备忘单太长怎么办？...状态作为输入，所有可能动作的Q值作为输出生成。Q-Learning和深度Q-Learning之间的比较如下： ? 那么，使用深度Q学习网络（DQNs）强化学习的步骤是什么？...四、与深度学习相比，深度强化学习面临的挑战 到目前为止，这一切看起来都很棒。我们了解了神经网络如何帮助代理学习最佳行动。...当我们玩游戏时，我们会更多地了解状态和行为的基本真值，因此输出也在变化。 因此，我们尝试学习映射不断变化的输入和输出。但是解决办法是什么呢？
这很好理解，在几个 ResNet 模块后放置一个反卷积层，获取分割输出（就分类而言，可能是 1x1 卷积和 GlobalPool）。现在大量此类架构在有辅助信息和辅助损失的情况下使用。...他们在每一级都有单尺度 anchor（由于使用了 FPN，所以没必要使用多尺度 anchor）。作者还展示了金字塔所有层级都共享类似的语义水平。...而 RetinaNet 可以轻松地做到，仅使用了单阶段，并且速度很快。他们称其顶尖结果源于新型损失函数的应用，而不是简单的网络（其后端为 FPN）。...其中利用的思想是单阶段检测器将面临很多背景和正类别不平衡的情况（不是正类别之间的不平衡）。作者称加权损失函数仅仅是为了平衡，而 FL 是针对难度小/大的样本，而两者是可以结合的。...相比之下，目标识别和目标检测数据集如 OpenImages [8] 就有将近 6000 个分类类别和 545 个检测类别。
model.add(layers.Dense(32)) 它可以自动推导出输入形状等于上一层的输出形状 具有多个输出的神经网络可能具有多个损失函数(每个输出对应一个损失函数)。...因此，对于具有多个损失函数的网络，需要将所有损失函数取平均，变为一个标量值 一个 Keras 工作流程 定义训练数据: 输入张量和目标张量 定义层组成的网络(或模型),将输入映射到目标 配置学习过程...可见训练损失每轮都在降低，训练精度每轮都在提升，但验证损失和验证精度并非如此，这是因为我们遇到了过拟合的情况，可以采用多种方法防止过拟合，如增加数据样本，减少训练次数，减少网络参数等 使用训练好的网络对新数据进行预测...model.predict(x_test) 多分类问题 -- 新闻主题分类 如果每个数据点只能划分到一个类别，那么这就是一个单标签、多分类问题，而如果每个数据点可以划分到多个类别(主题)，那它就是一个多标签...binary_crossentropy 多分类、单标签问题 softmax categorical_crossentropy 多分类、多标签问题 sigmoid binary_crossentropy
Keras 为支持快速实验而生，如果你有如下需求，请选择Keras： 简易和快速的原型设计（keras具有高度模块化，极简，和可扩充特性） 支持CNN和RNN，或二者的结合 支持任意的链接方案（包括多输入和多输出训练...Keras从2015年3月开始启动，经过一年多的开发，目前Keras进入了1.0的时代。Keras 1.0依然遵循相同的设计原则，但与之前的版本相比有很大的不同。...泛型模型 泛型模型算是本文档比较原创的词汇了，所以这里要说一下 在原本的Keras版本中，模型其实有两种，一种叫Sequential，称为序贯模型，也就是单输入单输出，一条路通到底，层与层之间只有相邻关系...第二种模型称为Graph，即图模型，这个模型支持多输入多输出，层与层之间想怎么连怎么连，但是编译速度慢。可以看到，Sequential其实是Graph的一个特殊情况。...另一方面因为批的样本数与整个数据集相比小了很多，计算量也不是很大。 基本上现在的梯度下降都是基于mini-batch的，所以Keras的模块中经常会出现batch_size，就是指这个。
输出维度 理解每个卷积层输入和输出的尺寸可能会有点难度。以下三点或许可以让你了解输出尺寸的问题。有三个超参数可以控制输出卷的大小。 1. 过滤器数量-输出卷的深度与过滤器的数量成正比。...输出层具有类似分类交叉熵的损失函数，用于计算预测误差。一旦前向传播完成，反向传播就会开始更新权重与偏差，以减少误差和损失。 4. 小结 正如你所看到的，CNN 由不同的卷积层和池化层组成。...如前所述，CNN 中的输出层是全连接层，其中来自其他层的输入在这里被平化和发送，以便将输出转换为网络所需的参数。 随后输出层会产生输出，这些信息会互相比较排除错误。...损失函数是全连接输出层计算的均方根损失。随后我们会计算梯度错误。 错误会进行反向传播，以不断改进过滤器（权重）和偏差值。 一个训练周期由单次正向和反向传递完成。 5....在 KERAS 中使用 CNN 对图像进行分类 让我们尝试一下，输入猫和狗的图片，让计算机识别它们。这是图像识别和分类的经典问题，机器在这里需要做的是看到图像，并理解猫与狗的不同外形特征。
本关于数据清理和特征工程的顶级书籍 如何用 Python 计算特征重要性 如何选择机器学习的数据准备方式 如何将列转换器用于数据准备 如何为 Sklearn 创建自定义数据转换 机器学习的数据准备（7 天迷你课程） 为什么数据准备在机器学习中如此重要...混合专家集成的温和介绍 如何用 Python 开发多输出回归模型 多模型机器学习入门 Python 中的多元自适应回归样条（MARS） 多类分类的一对一和一对剩余 如何在机器学习中使用折外预测 如何用...开发用于图像到图像转换的 CycleGAN 生成对抗性网络损失函数的温和介绍 如何从零开始开发 Wasserstein 生成对抗网络 如何在 Keras 中实现 GAN Hacks 来训练稳定模型 如何编写...GAN 训练算法和损失函数 如何从头开发一个条件 GAN（CGAN） 如何在 Keras 从零开始开发 1D 生成对抗网络 如何开发 GAN 来生成 CIFAR10 小型彩色照片 如何开发 GAN 来生成...玻璃识别数据集的不平衡多类分类 多类不平衡分类 每个不平衡分类度量的朴素分类器是什么？
建立好的计算图需要编译以确定其内部细节，然而，此时的计算图还是一个“空壳子”，里面没有任何实际的数据，只有当你把需要运算的输入放进去后，才能在整个模型中形成数据流，从而形成输出值。...在Keras 0.x中，模型其实有两种，一种叫Sequential，称为序贯模型，也就是单输入单输出，一条路通到底，层与层之间只有相邻关系，跨层连接统统没有。这种模型编译速度快，操作上也比较简单。...第二种模型称为Graph，即图模型，这个模型支持多输入多输出，层与层之间想怎么连怎么连，但是编译速度慢。可以看到，Sequential其实是Graph的一个特殊情况。...总而言之，只要这个东西接收一个或一些张量作为输入，然后输出的也是一个或一些张量，那不管它是什么鬼，统统都称作“模型”。 5.batch 深度学习的优化算法，说白了就是梯度下降。...另一方面因为批的样本数与整个数据集相比小了很多，计算量也不是很大。 基本上现在的梯度下降都是基于mini-batch的，所以Keras的模块中经常会出现batch_size，就是指这个。
当达到一定的输入量时，神经元就会产生输出。在论文中，两位作者证明就算用如此简单的模型，就可以搭建一个可以完成任何逻辑命题计算的神经网络。...公式10-3 感知机的学习规则（权重更新） 在这个公式中： 其中wi,j是第i个输入神经元与第j个输出神经元之间的连接权重； xi是当前训练实例的第i个输入值； ?...仅需如此，神经网络就训练好了。训练中的每个周期，Keras会展示到目前为止一共处理了多少个实例（还带有进度条），每个样本的平均训练时间，以及在训练集和验证集上的损失和准确率（和其它指标）。...这个模型可以将全部或部分输入与输出层连起来，见图10-14。这样，就可以既学到深层模式（使用深度路径）和简单规则（使用短路径）。...因此在编译模型时，需要传入损失列表（如果只传入一个损失，Keras会认为所有输出是同一个损失函数）。Keras默认计算所有损失，将其求和得到最终损失用于训练。
a）序贯模型（Sequential):单输入单输出，一条路通到底，层与层之间只有相邻关系，没有跨层连接。...这种模型编译速度快，操作也比较简单 b）函数式模型（Model）：多输入多输出，层与层之间任意连接。这种模型编译速度慢。...c）input_shape(784,) 表示输入维度是784(28×28，后面具体介绍为什么)，完整的输入表示：(*,784)：即输入N个784维度的数据 2）Activation(‘tanh’) a）...为什么需要转换呢？ ? 如上图，训练集(60000,28,28)作为输入，就相当于一个立方体，而输入层从当前角度看就是一个平面，立方体的数据流怎么进入平面的输入层进行计算呢？...这个模型是总共有只要一层，1个输入和一个输出,建立好神经网络后，选择损失函数和优化器。
另一个角度上说，VAE直接比较样本图片和生成图片，大量的数据和复杂性，导致VAE的损失函数的代码量大，计算速度也慢。GAN只有真、伪两个判断结果，模型输出简单，代价函数也容易的多。...两个模型都使用keras.Sequential帮助建立，结构并不复杂。 模型的学习一定要关注输入和输出，中间的部分如果没有理论基础，反而可以并不是很在意。...生成网络输入随机数种子向量序列，输出是28x28x1的图片序列。一次调用可以生成多幅图片。 辨别模型输入是28x28x1的序列图片，输出只有1维。...卷积层的输入必须是宽x高x色深的多维数组。输出的色深部分，同卷积层的节点数相同。宽、高则同卷积核的步长数相关，一般是乘的关系。...使用Keras之后，这些细节一般都不需要自己去算了。但在这种图片作为输入、输出参数的模型中，为了保证结果图片是指定分辨率，这样的计算还是难以避免的。
输入：输入文件为 RGB 图像，其分辨率为 480x640； 输出：对每一张输入文件，计算出其场景深度。...输出深度的分辨率与输入图像分辨率相同； 评价指标：评价方式分为精度指标和速度指标两部分，参赛队伍提交模型（TFLite），由比赛主办方负责在标准平台上测试得出两部分指标。...比赛难点有以下两点： 相比于传统单目深度估计算法，MAI 更偏重在移动端上的速度，需要优化足够轻量级的小模型 数据来源于主办方使用 Zed 双目摄像头采集的 RGBD 室外场景数据，数据量有限，存在过拟合...（Overfit ）风险 引言 单目深度估计任务与语义分割任务类似，都是针对输出的特征图（Feature Map）在像素层级上的监督。...单目深度估计模型采用类语义分割模型的编码器 - 解码器结构，在此基础上逐步进行模型的剪枝与小型化。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
