最近因为疫情影响，口罩人脸检测与分类突然火了起来，首先是百度开源了相关模型，然后腾讯和阿里也分别称在云服务中提供了相关能力。...而戴口罩分类模型准确率达到96.5%。 而且还提供了移动端部署的示例。 使用算法为ECCV 2018的PyramidBox。...整体上百度的模型和代码都很完备，只是PaddlePaddle毕竟是小众框架，大多数开发者并不熟悉。 虽然说了测试精度很高，但百度也很谦虚，明确说明”能够满足日常口罩佩戴检测的需求“。...AIZOO 的Keras、Caffe、TensorFlow.js 模型 https://github.com/AIZOOTech/FaceMaskDetection 在线体验链接 https://aizoo.com...算法，官方声称准确率: 训练集 测试集 99% 98.5% 官方称“速度和精度远超百度开源的轻量级口罩检测“ 据内部人士消息，训练集和测试集规模均在万级。
Part.1 项目简介 MNIST项目基本上是深度学习初学者的入门项目，本文主要介绍使用keras框架通过构建CNN网络实现在MNIST数据集上99+的准确率。温馨提示，文末有福利哦。...在 FlyAI竞赛平台上 提供了准确率为99.26%的超详细代码实现，同时我们可以通过参加MNIST手写数字识别练习赛进行进一步学习和优化。 下面的代码实现部分主要该代码进行讲解。...运行summary()方法后输出的网络结构如下图： ? keras提供了keras.utils.vis_utils模块可以对模型进行可视化操作。 ? 模型结构图如下所示： ?...通过调用FlyAI提供的train_log方法可以在训练过程中实时的看到训练集和验证集的准确率及损失变化曲线。 ? 训练集和验证集的准确率及损失实时变化曲线如图： ?...3.2、最终结果 通过使用自定义CNN网络结构以及数据增强的方法，在epoch为5，batch为32使用adam优化器下不断优化模型参数，最终模型在测试集的准确率达到99.26%。 _ END _
初学者该用什么样的 DL 架构？当然是越简单越好、训练速度越快越好、测试准确率越高越好！那么我们到底该选择 PyTorch 还是 Keras 呢？...在这个项目中，作者用两个框架一共复现了 34 个预训练模型，并给出了所有预训练模型的验证准确率。所以该项目不仅能作为对比依据，同时还能作为学习资源，又有什么比直接学习经典模型代码更好的方法呢？...不能复现 Keras 已发布的基准结果，即使完全复制示例代码也没有用。实际上，他们报告的准确率（截止到 2019 年 2 月）通常略高于实际准确率。 2....一些预训练的 Keras 模型在部署到某个服务器或与其他 Keras 模型一起依次运行时会产生不一致或较低的准确率。 3. 使用批归一化（BN）的 Keras 模型可能并不可靠。...预训练模型复现结果 以下是 Keras 和 PyTorch 的「实际」验证集准确度表（已经在 macOS 10.11.6、Linux Debian 9 和 Ubuntu 18.04 上得到验证）。
在这个项目中，作者用两个框架一共复现了 34 个预训练模型，并给出了所有预训练模型的验证准确率。所以该项目不仅能作为对比依据，同时还能作为学习资源，又有什么比直接学习经典模型代码更好的方法呢？...不能复现 Keras 已发布的基准结果，即使完全复制示例代码也没有用。实际上，他们报告的准确率（截止到 2019 年 2 月）通常略高于实际准确率。 2....一些预训练的 Keras 模型在部署到某个服务器或与其他 Keras 模型一起依次运行时会产生不一致或较低的准确率。 3. 使用批归一化（BN）的 Keras 模型可能并不可靠。...预训练模型复现结果 以下是 Keras 和 PyTorch 的「实际」验证集准确度表（已经在 macOS 10.11.6、Linux Debian 9 和 Ubuntu 18.04 上得到验证）。...Keras 的推理要花很长时间（5-10 小时），因为每次只计算一个示例的前向传播，还要避免向量计算。如果要可靠地复现同样的准确率，这是目前发现的唯一的方法。
加载数据集 tensorflow集成了keras这个框架，提供了CIFAR10数据集，该数据集包含了10个类别共6万张彩色图片，加载方式如下 >>> import tensorflow as tf >>...91s 58ms/step - loss: 0.6240 - accuracy: 0.7790 - val_loss: 0.8483 - val_accuracy: 0.7119 通过比较训练集和验证集的准确率曲线...当模型过拟合时，会看到accuracy非常高，而val_accuracy较低，两条线明显偏离。从上图中看到，两个准确率比较接近，没有明显的分离现象，而且值都比较低，模型存在欠拟合的问题。 5..../313 - 7s - loss: 0.8483 - accuracy: 0.7119 >>> print(test_acc) 0.711899995803833 准确率达到了70%，对于一个由几行代码快速构建的初步卷积神经网络模型而言...后续可以考虑数据增强，模型改进，调整学习率等方式，来提高模型的准确率。 ·end· —如果喜欢，快分享给你的朋友们吧— 原创不易，欢迎收藏，点赞，转发！
SSD-keras[4]实战： 实现ssd-keras实时目标检测算法，并收集了十张图片作为小测试集测试网络鲁棒性。效果一般。ssd算法是继faster-rcnn与yolo之后的又一力作。...SSD最大的特点就是在较高的准确率下实现较好的检测准确度。并分为两种模型：SSD300(300*300输入图片) SSD500(512*512输入图片)。...当然输入图片的尺寸越大，往往会得到更好的检测准确率，但同时也带来显存开销过大与设备性能要求较高等问题。在实际的上手操作中，测试效果一般。...而且，另外用ssd500测试的时候也出样同种情况。当然git主不只提供了基于VOC的训练模型，同时也提供COCO与ILSVRC的预训练模型。...从上图可以看出，two-stage（两步）的faster-rcnn算法在识别准确率上优于one-stage单步检测的ssd算法，对比图四中的结果上图明细那更好，可以识别出来sheep。
在许多试验中对一组超参数进行调优，从而使得模型具有较高的准确率并且能够泛化至训练集和测试集之外的数据。...当训练时间较短时（1-2 小时），模型的准确率约为 73%。训练 4 个小时，模型就能达到 93% 的准确率。 在 8-12 小时训练时间范围内获得的准确率最高，达到了 95%。...超过 8-1 2 小时的训练并不能进一步提高模型的准确率，这意味着我们已经达到了性能的饱和点，Auto-Keras 无法进一步进行优化。 Auto-Keras 和 AutoML 有意义吗？ ?...然后，笔者让 Auto-Keras 在相同的数据集上运行了 24 小时，结果只获得了 96% 的准确率（低于手工定义的架构）。...虽然我们在 CIFAR-10 数据集上寻找到了具备高准确率的模型（~96% 的准确率），但是当笔者将 Auto-Keras 应用到之前关于医学深度学习和疟疾预测的文章上时，Auto-Keras 的准确率仅为
通过这种方式，对于每个单词，只要它在词汇表中存在，就会将该单词在相应的位置设置为1，而向量中其它的位置设置为0。但这种方式可能为每个单词创建相当大的向量，且不会提供任何其他信息，例如单词之间的关系。...第一个模型的准确性和损失 从图中可以看到，这用来处理顺序数据时通常是一种不太可靠的方法。当处理顺序数据时，希望关注查看本地和顺序信息的方法，而不是绝对的位置信息。...最大池模型的准确性和损失 可以看到，模型有一些改进。接下来，将学习如何使用预训练的词嵌入，以及是否对我们的模型有所帮助。 使用预训练的词嵌入 对于机器学习而言，迁移学习比较火热。...但比较而言，Word2Vec更准确，GloVe的计算速度更快。...卷积神经网络的准确度和损失 从上可以看到，其准确率最高为80％，表现并不是很理想，造成这样的原因可能是： 没有足够的训练样本 拥有的数据并不能很好地概括现实 缺乏对调整超参数的关注 CNN网络一般适合在大型训练集上使用
试着运行更多的epochs--比如20个epochs，然后观察结果! 虽然结果可能看起来非常好，但实际上验证结果可能会下降，这是因为"过拟合"造成的，后面将会讨论。...接下来是定义模型。首先要添加一个卷积层。参数是 我们想要生成的卷积数(过滤器数量)。这个数值是任意的，但最好是从32开始的倍数。 卷积的大小(过滤器的大小)，在本例中为3x3网格。这是最常用的尺寸。...现在编译模型，调用model.fit方法做训练，接着用测试集评估损失和准确率。...网络结构 看看可否只使用单个卷积层和单个MaxPooling 2D将MNIST(手写数字)识别率提高到99.8%或更高的准确率。一旦准确率超过这个数值，应该停止训练。Epochs不应超过20个。...如果epochs达到20但精度未达到要求，那么就需要重新设计层结构。当达到99.8%的准确率时，你应该打印出 "达到99.8%准确率，所以取消训练！"的字符串。
数据集中的 25000 条评论被标记为「积极」或「消极」。在深度学习成为主流之前，优秀的机器学习模型在测试集上达到大约 88％ 的分类准确率。...首先，我们来看一下在训练模型时的不同时间点测试集的分类准确率： ? 通常，准确率随着训练的进行而增加；双向 LSTM 需要很长时间来训练才能得到改进的结果，但至少这两个框架都是同样有效的。...（对于此基准，我倾向于使用二元语法模型/bigram） ? ? 由于模型简单，这两种框架的准确率几乎相同，但在使用词嵌入的情况下，TensorFlow 速度更快。...一般来说，良好的模型在测试集上可达到 99％以上的分类准确率。...在这种情况下，TensorFlow 在准确率和速度方面都表现更好（同时也打破 99％的准确率）。
问题描述与解决方案 我会介绍问题的根源以及解决方案（一个Keras补丁）的技术实现。同时我也会提供一些样例来说明打补丁前后模型的准确率变化。...假设你没有足够的数据训练一个视觉模型，你准备用一个预训练Keras模型来Fine-tune。但你没法保证新数据集在每一层的均值和方差与旧数据集的统计值的相似性。...我会用一小块数据来刻意过拟合模型，用相同的数据来训练和验证模型，那么在训练集和验证集上都应该达到接近100%的准确率。 如果验证的准确率低于训练准确率，说明当前的BN实现在推导中是有问题的。...这种BN的行为不一致性导致了推导时准确率下降。 加了补丁后的效果： ? 模型收敛得更快，改变learning_phase也不再影响模型的准确率了，因为现在BN都会使用训练集的均值和方差进行归一化。...没有用补丁的时候准确率为87.44%，用了之后准确率为92.36%，提升了5个点。 2.6 其他层是否也要做类似的修复呢？
准确率 虽然准确率能够判断总的正确率，但是在样本不均衡的情况下，并不能作为很好的指标来衡量结果。 比如在样本集中，正样本有90个，负样本有10个，样本是严重的不均衡。...对于这种情况，我们只需要将全部样本预测为正样本，就能得到90%的准确率，但是完全没有意义。对于新数据，完全体现不出准确率。因此，在样本不平衡的情况下，得到的高准确率没有任何意义，此时准确率就会失效。...精确率 精确率(Precision) 是针对预测结果而言的，其含义是在被所有预测为正的样本中实际为正样本的概率，精确率和准确率看上去有些类似，但是是两个完全不同的概念。...精确率代表对正样本结果中的预测准确程度，准确率则代表整体的预测准确程度，包括正样本和负样本。 3. 召回率 召回率(Recall) 是针对原样本而言的，其含义是在实际为正的样本中被预测为正样本的概率。...准确率和召回率互相影响，理想状态下肯定追求两个都高，但是实际情况是两者相互“制约”：追求准确率高，则召回率就低；追求召回率高，则通常会影响准确率。
上手实测 Spektral 是依据 Keras API 的指导准则设计的，为的是对初学者友好的同时为专家及研究人员提供较好的灵活性。...接下来我们就可以使用 Keras 中提供的 fit() 方法来训练模型了： # Prepare data X = X.toarray() A = A.astype('f4') validation_data...验证模型 同样地，我们可以便捷地使用 Keras 中提供的方法对模型进行验证： # Evaluate model eval_results = model.evaluate([X, A],...可以看到论文中 GCN 在 Cora 数据集中的分类准确率为 81.5%，而我们训练的模型准确率为 74.9%。...机器之心实测经过一些简单的超参数调整（如增加 epoch），几乎能达到与论文中一样的准确率，感兴趣的读者可自行测试一番。
TensorFlow的中阶API主要包括: 数据管道(tf.data) 特征列(tf.feature_column) 激活函数(tf.nn) 模型层(tf.keras.layers) 损失函数(tf.keras.losses...) 评估指标(tf.keras.metrics) 优化器(tf.keras.optimizers) 回调函数(tf.keras.callbacks) 如果把模型比作一个房子，那么中阶API就是【模型之墙...一，评估指标概述 损失函数除了作为模型训练时候的优化目标，也能够作为模型好坏的一种评价指标。但通常人们还会从其它角度评估模型的好坏。 这就是评估指标。...，用于二分类，直观解释为随机抽取一个正样本和一个负样本，正样本的预测值大于负样本的概率) CategoricalAccuracy（分类准确率，与Accuracy含义相同，要求y_true(label)为...(稀疏多分类TopK准确率，要求y_true(label)为序号编码形式) Mean (平均值) Sum (求和) 三，自定义评估指标 我们以金融风控领域常用的KS指标为例，示范自定义评估指标。
通过量化将 32 位浮点权重转换为 8 位整型 修剪策略 卷积神经网络通常包含数百万甚至上亿个需要在训练阶段进行调整的权重。通常来讲，权重越多准确率越高。但这种增加权重提高准确率的做法非常低效。...尽管多了 2000 多万个权重，但 InceptionV3 在 ImageNet 上的 top-1 分类准确率只比 MobileNetV2 高出 7 个百分点（80% vs 73%）。...有了这个超参数，我们就可以生成一系列架构相同但权重数不同的网络。训练每种配置，就可以在模型速度、大小及准确率之间做出权衡。...此微型风格迁移结果的实时视频可在 Heartbeat App 上查看： http://bit.ly/heartbeat-ios ?...风格迁移相对简单，因为「准确率」肉眼可见。对于图像识别这样更加可以量化的任务而言，如此极端的修剪可能带来更明显的性能下降。
： 图片 我们可以看到，这里的数据并不特别复杂，在自己从头搭建的 CNN 模型上，经过训练可以达到训练集 100% 验证集 92% 的准确率。...我们再对训练过程中的「准确率」及「损失函数」变化值进行绘制，以了解模型状态。...但训练深度CNN存在梯度消失的问题。...图片 优化效果对比 我们对ResNet-50也绘制训练过程中准确率和损失函数的变化，如下 # 获取准确率与损失函数情况 acc = history.history['accuracy'] val_acc...CNN 模型换到 ResNet 模型时，测试集的准确率从92% 到 97% 。
但作者想到了一个更好的方法，他选择将单个色块转换成频谱图（图 4）。现在，我们有了使用卷积神经网络（CNN），则可以提供更多信息且更易于使用的图像。 ?...图 9：训练和验证准确性 目前的结果看起来很有希望，但这只是字符级的准确性，而不是单词级的准确性。如要猜测密码，我们必须正确预测每个字符，而不仅仅是大多数字符！参见图 10。 ?...可以看到，字符级的测试准确率为 49%，而单词级的测试准确率为 1.5%（即神经网络在 200 个测试词中能完全预测正确 3 个单词）。 ?...正如图 12 所示，词级准确率仅为 1.5%。 但反观测试示例（图 14），特别是「canada」，我们意识到它可以正确处理大多数字符，并且非常接近实际单词。...，而不是一个简单的拼写检查器，是否我们可以得到单词检测层面更高的准确性呢？ 但通过仔细查看测试结果（图 16），可以注意到「a」被预测为「s」，「n」被预测为「b」，等等。 ?
如果是自己动手构建模型、训练、预测，哪些地方是我们可以掌控的呢？本文延续EZDL到底怎样，试试看…一文中最后提出的一个问题：模型的准确率为88.82%，我要提高准确率该怎么做？...增加隐藏层，迭代20次之后，训练集上的准确率即可达到94.50%，验证集上为94.63%，测试集上为94.41%。虽然从准确率上看只提高了2.2%，但迭代次数可以大大减少。...实际上如果同样迭代200次，准确率还可以提升。 那是不是我们增加更多的层，得到的准确率就会更高呢？...从图中可以看出，神经元数量从32增加到128，准确率有非常明显的提升，但再往上增加神经元的数量，对准确率的提升就不那么明显了。...从上图可以看到，随着神经元的增多，每次迭代所需的时间大幅增长。 小结一下，适当增加神经元的数量，对准确率提升有帮助，但也不是越大越好。
我们在数据集的基础上，增加一些扰动处理，数据分布如下： ? 数据就在原来的基础上增加了几倍，但整体上仍然满足正态分布。有人可能会说，这样的出来的模型不是没有原来精确了吗？...通常不需要，比如keras就提供了批量处理图片变形的方法。...可以看到，大约经过十几轮的训练，在训练数据集上的准确率很快就达到了接近100%，然而在验证数据集上的准确率却无法再上升，只能达到60%左右。这个图可以明显的看出模型出现了非常严重的过拟合。...从图中可以看到，虽然在训练数据集上的准确率有所下降，但在验证数据集上的准确率有比较明显的提升，说明模型的泛化能力有所增强。...也许在我们看来，准确率从60%多增加到70%，只有10%的提升，并不是什么了不得的成绩。
在这里，我们获得了大约85％的准确度，但正如我们所看到的，验证loss和准确率停滞在epoch〜15之后并且在100个epoch的剩余周期内没有改善。...图4 第二个学习率衰减方案实验使用Keras的标准学习率衰减方案 这次我们只获得82％的准确率，这方案明，学习率衰减/方案（调整方案）并不总能改善你的结果！你需要小心使用哪种学习率计划。...回到我们的准确率，我们现在的准确率为86-87％，这是对我们第一次实验的改进。...无论如何，我们现在可以获得88％的数据准确率，这是迄今为止我们的最佳结果。...图7 使用Keras进行基于多项式的学习率衰减结果 图7（左）显示了我们的学习率现在根据我们的多项式函数衰减的事实，而图7（右）绘制了我们的训练历史。 这次我们获得约~86％的准确率。
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