神经网络入手[上] [x] 神经网络的核心部分 [x] Keras介绍 [ ] 使用Keras解决简单问题：分类和回归 神经网络剖析 神经网络的训练与下列对象相关： 网络层Layers，网络层结合形成神经网络模型...损失函数比较预测值与实际值，得到损失函数值：用来评估预测结果的好坏；优化方法用损失值来更新网络模型的权重系数。 网络层：神经网络模型的构建模块 网络层是神经网络的基本数据结构。...在Keras框架中通过把相互兼容的网络层堆叠形成数据处理过程，而网络层的兼容性是指该网络层接收特定形状的输入张量同时返回特东形状的输出张量。...在Keras中，不必担心网络的兼容性，因为添加到网络模型中的网络层是动态构建地，匹配接下来连接的网络层。...对于常见的问题，如：分类、回归、序列预测，有对应的指导-选择正确的损失函数。
❸ x 的第一个维度必须与 y 的第 0 维度相同！ ❹ 此操作返回一个与 y 形状相同的 0 向量。...❷ x 的第一个维度必须与 y 的第 0 维度相同！ ❸ 此操作返回一个具有特定形状的零矩阵。 ❹ 迭代 x 的行 . . . ❺ . . . 并在 y 的列上。...计算模型在批次上的损失，这是y_pred和y_true之间的不匹配度的度量。 更新模型的所有权重，以稍微减少这一批次上的损失。...损失函数然后将这些预测与目标进行比较，产生一个损失值：衡量模型预测与预期值匹配程度的指标。优化器使用这个损失值来更新模型的权重。...3.6.4 选择损失函数 为正确的问题选择正确的损失函数非常重要：你的网络会尽其所能缩小损失，因此如果目标与当前任务的成功并不完全相关，你的网络最终可能会执行一些你不希望的操作。
(叫作广播轴)，使其 ndim 与较大的张量相同 将较小的张量沿着新轴重复，使其形状与较大的张量相同 a = np.array([[2, 2], [1, 1]]) c = np.array([3,...图像数据保存在 4D 张量中，通常用二维卷积层(Keras 的 Conv2D )来处理 Keras框架具有层兼容性，具体指的是每一层只接受特定形状的输入张量,并返回特定形状的输出张量 layer = layers.Dense...这个层将返回一个张量,第一个维度的大小变成了 32 因此，这个层后面只能连接一个接受 32 维向量作为输入的层，使用 Keras 时，你无须担心兼容性，因为向模型中添加的层都会自动匹配输入层的形状，下一次层可以写为...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)。...dropout 将被应用于前面一层的输出 model.add(layers.Dropout(0.5)) 常用的由问题类型选择的最后一层激活和损失函数 问题类型 最后一层激活 损失函数 二分类问题 sigmoid
损失计算是基于预测值和实际值之间的差异来做的。如果预测值与实际值相差甚远，损失函数将得到一个非常大的数值。 Keras 是一个创建神经网络的库，它是开源的，用 Python 语言编写。...在这种情况下，设计一个定制损失函数将有助于实现对在错误方向上预测价格变动的巨大惩罚。 我们可以通过编写一个返回标量并接受两个参数（即真值和预测值）的函数，在 Keras 中创建一个自定义损失函数。...我们有一个为 1 的输入形状，我们使用 ReLU 激活函数（校正线性单位）。 一旦定义了模型，我们就需要定义我们的自定义损失函数。其实现如下所示。我们将实际值和预测值传递给这个函数。...注意，我们将实际值和预测值的差除以 10，这是损失函数的自定义部分。在缺省损失函数中，实际值和预测值的差值不除以 10。 记住，这完全取决于你的特定用例需要编写什么样的自定义损失函数。...因此，当我们的损失值变得非常大并且计算变得非常昂贵时，我们可以使用这种定制的损失函数。 在这里，我们从这个函数返回一个标量自定义损失值。
然后损失函数将这些预测值输出，并与目标进行比较，得到损失值，用于衡量网络预测值与预期结果的匹配程度。优化器使用这个损失值来更新网络的权重。...对于分类、回归、序列预测等常见问题，你可以遵循一些简单的指导原则来选择正确的损失函数。...对于二分类问题，用二元交叉熵（binary crossentropy）损失函数 对于多分类问题，用分类交叉熵（categorical crossentropy）损失函数 对于回归问题，用均方误差（mean-squared...error）损失函数 对于序列学习问题，用联结主义时序分类（CTC，connectionist temporal classification）损失函数 有时在面对真正全新的问题时，你还需要自主的设计损失函数...损失函数 loss 常见问题类型的最后一层激活和损失函数，可供选择： 二分类问题：最后一层激活函数是 sigmoid，损失函数是 binary_crossentropy 多分类问题：最后一层激活函数是
在这个例子中，输出和输入的形状相同，除了最后一维被替换成了层的神经元数。在tf.keras中，形状是tf.TensorShape类的实例，可以用as_list()转换为Python列表。...在其它Keras实现中，要么需要compute_output_shape()方法，要么默认输出形状和输入形状相同。...注意，这里对重建损失乘以了0.05（这是个可调节的超参数），做了缩小，以确保重建损失不主导主损失。 最后，call()方法将隐藏层的输出传递给输出层，然后返回输出。...另外，当你写的自定义损失函数、自定义指标、自定义层或任何其它自定义函数，并在Keras模型中使用的，Keras都自动将其转换成了TF函数，不用使用tf.function()。...提示：创建自定义层或模型时，设置dynamic=True，可以让Keras不转化你的Python函数。另外，当调用模型的compile()方法时，可以设置run_eagerly=True。
call()返回的完全匹配——这里是两个元素的列表。...❷ 输入数据的结构必须与 call()方法所期望的完全匹配——这里是一个具有标题、正文和标签键的字典。 ❸ 目标数据的结构必须与 call()方法返回的完全匹配——这里是两个元素的列表。...❽ 跟踪损失平均值。 ❾ 返回当前的指标值和损失。 我们需要在每个周期开始和运行评估之前重置指标的状态。这里有一个实用函数来做到这一点。...7.4.4 使用 tf.function 使其更快 你可能已经注意到，尽管实现了基本相同的逻辑，但自定义循环的运行速度明显比内置的fit()和evaluate()慢。...然后，每个这样的 3D 补丁通过与一个学习的权重矩阵进行张量积转换为形状为(output_depth,)的 1D 向量，称为卷积核—相同的核在每个补丁上重复使用。
本文介绍以下内容： 使用 Keras 内置的 API 快速建立和训练模型，几行代码创建和训练一个模型不是梦； 自定义 Keras 中的层、损失函数和评估指标，创建更加个性化的模型。...其使用方法是将层作为可调用的对象并返回张量（这点与之前章节的使用方法一致），并将输入向量和输出向量提供给 tf.keras.Model 的 inputs 和 outputs 参数，示例如下： 1...个重要的参数： oplimizer ：优化器，可从 tf.keras.optimizers 中选择； loss ：损失函数，可从 tf.keras.losses 中选择； metrics ：评估指标，可从...： 1 print(model.evaluate(data_loader.test_data, data_loader.test_label)) 自定义层、损失函数和评估指标 * 可能你还会问，如果现有的这些层无法满足我的要求...自定义损失函数需要继承 tf.keras.losses.Loss 类，重写 call 方法即可，输入真实值 y_true 和模型预测值 y_pred ，输出模型预测值和真实值之间通过自定义的损失函数计算出的损失值
上周铁柱分享了Keras的优势，本周继续介绍深度学习的核心和建模流程。 神经网络核心 训练神经网络主要围绕以下四个方面：层、数据输入与目标、损失函数、优化器，如图一 ?...图一 层、数据输入、损失函数和优化器之间的关系 从上图可以看出，训练神经网络是一个迭代的过程，输入X经过层的变化后，预测值与真实目标值在损失函数下计算出损失值，再通过优化器重新学习更新权重，经过N...每一层只接受特定形状的输入张量，并返回特定形状的输，将一个或多个输入张量转换为一个或多个输出张量。有些层是无状态的，但大多数的层是有状态的，即层的权重。权重是利用随机梯度下降学到的一个或多个张量。...损失函数 在训练过程中需要将其最小化，它能够衡量当前任务是否已成功完成，它应该匹配你要解决的问题的类型。...对于分类、回归、序列预测等常见问题，你可以遵循一些简单的指导原则来选择正确的损失函数。
Keras Model模型 Keras 中文文档 Keras 模型 Sequential 顺序模型 Sequential使用方法 一个简单的Sequential示例 构建方法 input shape 输入的形状...它收到三个参数： 优化器（opyimizer）,可以是优化器的字符串标识符，也可以是Optimizer类的实例 损失函数（loss function），模型要将其最小化，可以通过字符串标识符指定，可以通过目标函数指定...度量可以是现有度量的字符串标识符或自定义度量函数。...返回 一个History实例， 其History.history属性是连续时期的训练损失值和度量值的记录，以及验证损失值和验证度量值（如果适用）。...callbacks=None) 返回测试模式下模型的损失值（loss）和度量（metricts）值。
在几个特征图中允许不同的默认框形状让我们有效地离散化可能的输出框形状的空间。 计算锚框尺寸的比例尺的方法是 网络预测的 4 个值不直接用于在目标周围绘制边界框。...为了实现这一点，我们将每个真实边界框与某个预测框匹配。该预测框负责预测特定的真实边界框，在反向传播时为该特定预测框添加了匹配的真实边界框的损失。...在这里将真实框与预测框匹配的策略称为匹配策略：我们首先将每个真实边界框与具有最高 jaccard 重叠的默认框匹配，将默认框与任何具有高于阈值的 jaccard 重叠的真实框匹配可以使许多预测框与特定的真实框相关联...以上就是SSD算从输入到输出的前向传播的整个过程以及边界框的编码和解码过程，接下来介绍损失函数。 损失函数 损失函数由两部分组成，分类损失和回归损失。 分类损失用于类别预测。...回归损失用于边界框坐标。使用平滑L1损失是因为它对异常值不那么敏感。 此外，SSD 还将这两种损失与比例因子 alpha 结合在一起。对于匹配的正例框，SSD 计算分类和回归损失。
# 加载Fashion MNIST数据集，格式与MNIST完全相同（70000张灰度图，每张的像素是28 × 28， # 共有10类），图的内容是流行物品，每类中的图片更丰富，# 识图的挑战性比MNIST...如果是做二元分类（有一个或多个二元标签），输出层 # 就得使用"sigmoid"激活函数，损失函数则变为"binary_crossentropy"。...（不设置的话，默认的周期 # 数是1，肯定是不能收敛到一个好的解的）。...如果模型在训练集上的表现优于在验证集上的表现，可能模型在训 # 练集上就过拟合了（或者就是存在bug，比如训练集和验证集的数据不匹配）。...区别在于输出层只有 # 一个神经元（因为只想预测一个值而已），也没有使用激活函数，损失函数是均方误差。
自定义度量和损失函数 Keras自带许多内置度量和损失函数，这些函数在大多数情况下都非常有用。但很可惜，只有最常见的度量和损失函数是内置的。...所有Keras损失和度量的定义方式与具有两个输入变量的函数相同：地面真值（ground truth）和预测值，函数始终返回度量或损失的值。...你唯一需要注意的是，矩阵上的任何操作都应该Keras与TensorFlow的Tensors完全兼容，因为这是Keras总是期望从这些自定义函数中获得的格式。...与度量和损失函数类似，如果你想要使用标准卷积，池化和激活函数之外的东西，你可能会发现自己需要创建自定义的层。...在get_output_shape_for()函数中我计算并返回输出张量的完整形状。
值得注意的是，YOLO 的原始输出包含许多同一个对象的边界框。这些盒子的形状和大小各不相同。如下图所示，一些框在捕获目标对象方面做得更好，而算法提供的其他框则表现不佳。...为了在表现最好的候选者中选择最好的一个，NMS 选择具有最高置信度的框并计算它如何与周围的其他框相交。如果交叉点高于特定阈值级别，则删除置信度较低的边界框。...第五个版本的准确度与第四个版本几乎相同，但速度更快。 最后，在 2020 年 7 月，我们又获得了 YOLO 的另一个重大更新。...类文件中的行数必须与您的检测器要检测的类数相匹配。编号从 0 开始，这意味着classes 文件中第一个类的class_id编号将为 0。...锚点的形状与对象形状的匹配度越好，模型性能就越高。 在某些情况下，增加img_size也可能有用。请记住，图像越高，模型进行推理的时间就越长。
与 MNIST 数据集一样，IMDB 数据集也内置于 Keras 库。它已经过预处理：评论（单词序列） 已经被转换为整数序列，其中每个整数代表字典中的某个单词。...填充列表，使其具有相同的长度，再将列表转换成形状为 (samples, word_indices) 的整数张量，然后网络第一层使用能处理这种整数张量的层（即 Embedding 层，本书后面会详细介绍）...由于你面对的是一个二分类问题，网络输出是一个概率值（网络最后一层使用 sigmoid 激活函数，仅包含一个单元），那么最好使用 binary_crossentropy （二元交叉熵）损失。...有时你可能希望配置自定义优化器的 参数，或者传入自定义的损失函数或指标函数。...这些实验将有助于说服您，我们所做的架构选择都是相当合理的，尽管它们仍然可以改进！
下载无头模型 来自tfhub.dev的任何与Tensorflow 2兼容的图像特征矢量URL都可能对数据集很有趣。唯一的条件是确保准备的数据集中图像特征的形状与要重用的模型的预期输入形状相匹配。...模型训练与评估 在准备好数据集并通过在预先训练的模型之上附加多标签神经网络分类器来构成模型之后，可以继续进行训练和评估，但首先需要定义两个主要功能： 损失函数：您需要它来度量过渡批次的模型误差（成本）。...它必须是可区分的，以便在神经网络中反向传播错误并更新权重。 评估功能：它应该代表您真正关心的最终评估指标。与损失函数不同，它必须更加直观才能理解模型在现实世界中的性能。...相反可以将其转换为可以最小化的可区分版本。将由此产生的损失函数称为软F1损失宏！...应用此定制的损失函数可能会发现有趣的好处。
，你可很快将一个图像分类的模型变为一个对视频分类的模型，只需要一行代码： from keras.layers import TimeDistributed # 输入是20个timesteps的序列张量...这个模型的损失函数将由两部分组成，辅助的损失函数评估仅仅基于新闻本身做出预测的情况，主损失函数评估基于新闻和额外信息的预测的情况，即使来自主损失函数的梯度发生弥散，来自辅助损失函数的信息也能够训练Embeddding...在模型中早点使用主要的损失函数是对于深度网络的一个良好的正则方法。总而言之，该模型框图如下： ?...这里我们给loss传递单个损失函数，这个损失函数会被应用于所有输出上。...，要求numpy array的形状与layer.get_weights()的形状相同 layer.get_config()：返回当前层配置信息的字典，层也可以借由配置信息重构 如果层仅有一个计算节点（
下一步是归一化数据维度，使它们的比例大致相同。...接下来，我们将比较两种深度之间的分类准确度，即3层神经网络与6层神经网络，来看看更多层是否会有更高的精度。...让我们创建一个6层网络，增加3个隐藏层，保持相同的激活函数和形状，因此唯一变量就是神经网络的层数。...尽管在训练集种损失已经逐渐降得很低了，但我们可以看到它并没有对测试数据产生这样的效果，因为两种模型的损失总体上都有所增加。 可视化预测 现在我们可以使用训练好的模型来对时尚类图像进行分类。...如果标签为红色，则表示预测与真实标签不符; 反之它就是蓝色的。 ? 接下来，我们将讨论神经网络的激活函数。
如果它们不相等，则将图像调整为相等的高度和宽度。 较新的体系结构确实能够处理可变的输入图像大小，但是与图像分类任务相比，它在对象检测和分割任务中更为常见。...满足条件的输入形状以及其他配置是网络所需的最小输入尺寸。 还有，以计算输出体积的空间大小，其所示的输入体积的函数的数学方式这里。找到最小输入尺寸后，现在需要将最后一个卷积块的输出传递到完全连接的层。...在传统的图像分类器中，将图像调整为给定尺寸，通过转换为numpy数组或张量将其打包成批，然后将这批数据通过模型进行正向传播。在整个批次中评估指标（损失，准确性等）。根据这些指标计算要反向传播的梯度。...FCN_model：需要指定最终输出层中所需的类数。 将上述对象传递给train()使用Adam优化器和分类交叉熵损失函数编译模型的函数。创建一个检查点回调，以在训练期间保存最佳模型。...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。
该模型将适合67％的数据，其余的33％将用于评估，请使用train_test_split（）函数进行拆分。 最好将' relu '激活与' he_normal '权重初始化一起使用。...它们由具有卷积层的模型组成，这些卷积层提取特征（称为特征图），并汇集将特征分解为最显着元素的层。 尽管CNN可以用于将图像作为输入的各种任务，但它们最适合图像分类任务。...fit函数将返回一个历史对象，其中包含在每个训练时期结束时记录的性能指标的痕迹。这包括选择的损失函数和每个配置的度量（例如准确性），并且为训练和验证数据集计算每个损失和度量。...运行结束时，将返回历史对象，并将其用作创建折线图的基础。 可以通过“ 损失 ”变量访问训练数据集的交叉熵损失，并通过历史对象的历史记录属性上的“ val_loss ”访问验证数据集的损失。...您也可以在MLP，CNN和RNN模型中添加Dropout层，尽管您也可能想探索与CNN和RNN模型一起使用的Dropout的特殊版本。 下面的示例将一个小型神经网络模型拟合为一个合成二进制分类问题。
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