，对整体模型的理论性能不会有影响。...：趋势，季节性和波动，通过统计学算法将序列分离，得到每个部分的模型再相加，但是模型对于序列的方差、均值平稳性以及自相关性都有很高的要求，否则模型偏差会很大。...这里列举几个重要的注意点： 首先要理解什么是序列和序列化数据，比如如果我要预测24小时的天气，那将会有很多种方案，每种方案的序列化都不一样，若模型输出就是24小时的序列，那么输入序列可以是 t-1之前任意长度的序列...，输出序列是t > t+23；也可以输入序列为t-24之前的序列来预测t时候的值，进行24次预测；也可以用t-1之前的序列要预测t时，每次预测结果再代入输入中预测t时刻之后的值。...层的输入和输出维度（这两个维度相同）,也即为LSTMCell中的num_units参数; # LEARNING_RATE：tensorflow中optimizer的学习率； # EPOCH：迭代次数或训练次数
本文是一个通过模拟预测股票，教会大家如何动手操作TensorFlow的教程，结果不具有权威性。因为股票价格的实际预测是一项非常复杂的任务，尤其是像本文这种按分钟的预测。...后者涉及时间序列的周期性分解的重复样本，以便模拟遵循与原始时间序列相同的周期性模式样本，但这并不是完全的复制他们的值。 数据缩放 大多数神经网络架构能受益于标准化或归一化输入（有时也是输出）。...常见的错误是在训练和测试拆分完成之前缩放整个数据集。因为缩放调用了统计数据，例如向量的最大或最小值。而在现实生活中进行时间序列预测时，预测时没有来自未来观测的信息。...否则，在预测时使用未来的信息，通常偏向于正向预测指标。 TensorFlow简介 TensorFlow是一个深度学习和神经网络中处于领先地位的计算框架。...此时的占位符，X和Y发挥作用。他们存储输入和目标数据，并将其作为输入和目标在网络中显示。 采样数据X批量流经网络，到达输出层。在那里，TensorFlow将模型预测与当前批量的实际观测目标Y进行比较。
MachineLP的Github（欢迎follow）：https://github.com/MachineLP 我们在搭建模型的时候，受到一些收敛条件的限制，像wgan_loss需要讲权重设置在[-0.01... 其中，'Discriminator_dcgan' 是net的名字，其下一层包含很多变量的名字。...然后，遍历每一个变量，将其限定在一定的范围：即小于-1的值设定在-1，大于1的值设定在1。..._ = session.run(clip_disc_weights) 总结，wgan_loss不加入权重限制不会收敛，同时wgan时候经过严格的理论推导，当理论不充分时，在使用的时候需要多实验室...，实验出好的结果，可以再找理论支撑嘛，哈哈丷
机器学习模型可以用来预测自身的错误，因此相信在未来，未标记的数据点以后会被正确地标记，而不是被定为错误。...让你的模型预测它自己的错误 迁移学习的新标签可以是任何你想要的类别，这包括任务本身的信息！...这是主动迁移学习三个核心观点中的第一个： 观点 1：你可以使用迁移学习，通过让你的模型预测自己的错误，来发现模型哪里被混淆了。...，并为每个验证项分配一个值，即它是「correct」还是「incorrect」，并将其隐含层作为输入存储到我们的新模型中： correct_predictions = [] # validation items...代表性抽样的主动迁移学习 对于许多实际的用例，你的数据会随着时间而变化。例如，在自动驾驶汽车用例中，总是会遇到新类型的对象，并且对象的范围可能会扩大，比如在道路之外的开阔水域驾驶。
FaceRank-人脸打分基于 TensorFlow 的 CNN 模型 机器学习是不是很无聊，用来用去都是识别字体。能不能帮我找到颜值高的妹子，顺便提高一下姿势水平。...FaceRank 基于 TensorFlow CNN 模型，提供了一些图片处理的工具集，后续还会提供训练好的模型。给 FaceRank 一个妹子，他给你个分数。...从此以后筛选简历，先把头像颜值低的去掉；自动寻找女主颜值高的小电影；自动关注美女；自动排除负分滚粗的相亲对象。从此以后升职加薪，迎娶白富美，走上人生巅峰。 苍老师镇楼： ?...数据集 130 张 128*128 张网络图片，图片名：1-3.jpg 表示 分值为 1 的第 3 张图。 你可以把符合这个格式的图片放在 resize_images 来训练模型。...模型 人脸打分基于 TensorFlow 的 CNN 模型 代码参考 : TensorFlow-Examples 卷积神经网络部分代码，网络结构说明：卷积层，池化层，卷积层，池化层，全链接层。
项目地址：https://github.com/hollance/TensorFlow-iOS-Example 你可以使用 TensorFlow 来训练你的机器学习模型，并使用这些模型进行预测。...对于这个项目，我们只有两个类：男性或女性，因此我们是一个二值分类器（binary classifier）。 注：二值分类器是最简单的分类器，但它使用的思路与可以区分数百或数千个不同的类的分类器相同。...这随机地将基于 random_state 的数据集中的样本进行重排，random_state 是随机生成器的种子。这个种子是什么无关紧要，但如果总是使用相同的种子，我们就可以创建一个可复现的实验。...注意：此图仅仅包括了进行预测所需的操作，并没有给出训练信息。然后打印预测结果： ? 如果你在 Python 脚本中尝试相同的样例，你将得到完全相同的答案。我们的任务终于完成了！...注：这些概率与使用 TensorFlow 预测的概率不完全相同，因为 Metal 使用的是 16 位浮点数，但是最终结果很接近。 ?
; 结果与之前相同。...如果你执行一个更改量值的操作，总是会创建一个新的张量并返回结果值。 操作 通过使用TensorFlow操作，你可以操纵张量的数据。由于张量运算的不变性，结果值总是返回一个新的张量。...我们想要在下面实现的机器学习练习将使用来自该函数的输入数据（X，Y）并使用这些数字对训练模型。模型不会知道函数本身，我们将使用训练号模型根据X值输入预测Y值。...输出显示预测值为8.9962864并且非常接近9（如果x设置为5，函数Y=2X-1的Y值为9）。 优化用户界面 已上面经实现的示例是使用固定输入值进行预测（5）并将结果输出到浏览器控制台。...让我们引入一个更复杂的用户界面，让用户能够输入用于预测的值。
读完可能需要好几首下面这首歌的时间 在生产过程中利用机器学习时，为了确保在模型的离线培训期间应用的特征工程步骤与使用模型用于预测时应用的特征工程步骤保持相同，这往往就成为一项极具挑战性的任务。...tf.Transform 导出的 TensorFlow 图形可以在使用训练模型进行预测时复制预处理步骤，比如在使用 TensorFlow Serving 服务模型时。...但是不太幸运的是，这种方法不允许我们在服务时（即在生产环境中使用训练模型时）重复使用相同的代码作为 TensorFlow 图形的一部分运行。...不幸的是，由于它不是 TensorFlow 图形的一部分，我们不能简单地使用 ML Engine 将我们的模型部署为 API，而我们的 API 总是由预处理部分和模型部分组成，这使得统一升级变得更加困难...导出训练的模型 在分析数据集的结构化方法旁边，tf.Transform 的实际功能在于可以导出预处理图。 您可以导出 TensorFlow 模型，该模型包含与训练数据完全相同的预处理步骤。
在生产过程中利用机器学习时，为了确保在模型的离线培训期间应用的特征工程步骤与使用模型用于预测时应用的特征工程步骤保持相同，这往往就成为一项极具挑战性的任务。...tf.Transform 导出的 TensorFlow 图形可以在使用训练模型进行预测时复制预处理步骤，比如在使用 TensorFlow Serving 服务模型时。...但是不太幸运的是，这种方法不允许我们在服务时（即在生产环境中使用训练模型时）重复使用相同的代码作为 TensorFlow 图形的一部分运行。...不幸的是，由于它不是 TensorFlow 图形的一部分，我们不能简单地使用 ML Engine 将我们的模型部署为 API，而我们的 API 总是由预处理部分和模型部分组成，这使得统一升级变得更加困难...导出训练的模型 在分析数据集的结构化方法旁边，tf.Transform 的实际功能在于可以导出预处理图。 您可以导出 TensorFlow 模型，该模型包含与训练数据完全相同的预处理步骤。
例如，某个混淆矩阵可以揭示，某个经过训练以识别手写数字的模型往往会将 4 错误地预测为 9，将 7 错误地预测为 1。 混淆矩阵包含计算各种效果指标（包括精确率和召回率）所需的充足信息。...F 假负例 (FN, false negative) 被模型错误地预测为负类别的样本。例如，模型推断出某封电子邮件不是垃圾邮件（负类别），但该电子邮件其实是垃圾邮件。...假正例 (FP, false positive) 被模型错误地预测为正类别的样本。例如，模型推断出某封电子邮件是垃圾邮件（正类别），但该电子邮件其实不是垃圾邮件。...请注意，并非总是希望旋转不变；例如，倒置的“9”不应分类为“9”。 另请参阅平移不变性和大小不变性。 S SavedModel 保存和恢复 TensorFlow 模型时建议使用的格式。...总结 (summary) 在 TensorFlow 中的某一步计算出的一个值或一组值，通常用于在训练期间跟踪模型指标。
更糟糕的是，在大多数情况下，我不知道如何进行-我可以看到我的代码没有训练好，但是我不知道是因为该模型无法学习，或者是由于实现存在错误。如果是后者，错误在哪里？ 这是许多机器学习从业者面临的挫败感。...这些断言检查预测的形状和目标的形状必须在batch_size和action_dimension方面相同。这些是DQN算法中使用的一些数量。如果您不熟悉它们，不必担心。...如果张量B的值取决于张量A的值（例如B = A + 1），则图中的节点B到节点A之间应该有一条边。 您使用TensorBoard可视化Tensorflow图。...然后断言期望值与实际值相同。 接下来的清单显示了损失张量的张量方程评估。session.run会评估parameter_update_operations，这是您常用的东西，例如渐变下降步骤。...我们已将这些技术应用于所有Tensorflow学习者。下表报告了我们花在验证五个模型上的时间以及发现的错误数量。 ? Table 1.
为了了解我设计模型时可能存在的局限性，我用相同的数据集发起了一个 Kaggle 比赛（https://www.kaggle.com/c/tensorflow-speech-recognition-challenge...我查看了错误度量标准，以了解模型最常遇到的问题，结果发现「其他」类别（当语音被识别出来，但这些单词不在模型有限的词汇表内时）更容易发生错误。...这里有一个更加美观的带标签版本： ? 表中的每一行代表一组与真实标签相同的样本，每列显示标签预测结果的数量。...此外，通过聘请更多的人来标记新的训练数据来解决这个问题，通常也是一项物有所值的投资，但是对这类支出没有预算传统的组织可能会遇到阻碍。...究竟会发生什么样的不好结果在事前总是不那么明显的，所以从现实世界中的错误中吸取教训至关重要。最简单的方法之一就是在一旦你有一个半成品的时候使用错误报告。
在之前的篇章中我分享过用2D版本的VNet来进行MR图像的前列腺分割，但是2D版本的VNet是存在错误分割问题的，所以今天我将分享如何用Tensorflow实现3D版本的VNet来进行前列腺分割...下载完成后，我们需要对图像进行一些预处理操作，首先需要对图像进行线性插值，将图像都插值到相同的尺寸大小，由于计算机硬件限制，我们还需要对图像进行取patch操作（原始图像大小：512x512x64，取完...为了更直观看到模型训练时的变化的情况，我们每隔一定次数将预测图像和GroundTruth图像进行显示对比。 0-epoch：GroundTruth图像 ? 0-epoch：预测图像 ?...1000-epoch：预测图像 ? 10000-epoch：GroundTruth图像 ? 10000-epoch：预测图像 ? 4、结果 训练完模型后，在测试集上进行测试，部分结果如下。 ?...2D版本的VNet容易在MR图像末尾几张中出现错误分割，我们从上面可以看到3D版本的VNet不仅整体分割效果不错，而且没有出现错误分割。
"predictions"，它对应的值是预测列表。...然后准备预测请求，并执行；如果响应有错误，就抛出异常；没有错误的话，就提取出每个实例的预测结果，绑定成NumPy数组。...使用对称量化时，0.0总是映射到0（另外，字节值+68到+127不会使用，因为超过了最大对应的浮点数+0.8）。 ?...用户可以用TensorFlow.js库下载模型并做预测。...这可以使用AllReduce算法，这是一种用多个节点齐心协力做reduce运算（比如，计算平均值，总和，最大值）的算法，还能让所有节点获得相同的最终结果。幸好，这个算法是现成的。
这个网络设计损失函数的总体目标是让预测值和真实数据之间的差别尽量小。这个模型的设计方法可以被视作强分类器的集成学习。 3. 残差模型 LGBM 模型：想法和 2 一样。...如果在不同的数据集上训练相同的模型会比在相同的数据集上训练不同的模型整体上得到更加多样化的结果。...在相同时间内，一个一维卷积神经网络只能训练 4 个嵌入了 32 个节点的计算核心，他们的模型却能够训练 4 个有 256 个隐含节点的多层感知机模型。...当 T 很大时，所有的激活值对应的激活概率趋近于相同（激活概率差异性较小），而当 T 很低时，不同的激活值对应的激活概率差异也就越大。...在每个数据集上，对于 4 个模型中的 2 个，他们在训练和预测的过程中将所有的非零值设置为了 1，从而对于输入数据进行了二值化处理（离散化成 0 和 1）。
步骤二：在TensorFlow 中建立模型 1.TensorFlow 中的线性模型 TensorFlow 的2个基本组件是： 占位符（Placeholder）：表示执行梯度下降时将实际数据值输入到模型中的一个入口点...W、b 和 x 的值代入到模型中得到预测 y。...梯度下降优化总是会同时使用数据点及其成本（根据该 epoch 的 W 和 b 值从数据点中计算得到）来对 W 和 b 值进行调整；该优化器也许之前已经见过了这个数据点，但成本并不一样，因此它还是可以学到新的东西...成本函数（成本）：对于线性回归，成本函数是表示每个预测值与其预期结果之间的聚合差异的某些函数；对于逻辑回归，是计算每次预测的正确或错误的某些函数。...对于数字图片「1」，这样的成本函数将使预测值「7」（7-1=6）更严重地惩罚预测值「2」（2-1=1），尽管两个预测结果都是错误的。 我们即将使用的成本函数，交叉熵（H），用以下几个步骤实现： 1.
Google ML Engine，全托管TensorFlow平台，训练模型一键转换预测服务。...深度学习过程，模型训练数据预处理，不同结构数据剪裁成相同维度、尺寸，划分成批，进入训练流程。...错误拒绝辨识率(FNIR)，注册用户被系统错误辩识为其他注册用户比例。错误接受辩识率(FPIR)，非注册用户被系统辨识为某个注册用户比例。 验证性能，验证人脸模型是否足够好。...选择映射交叉数据较少的。 常用通用评价指标。 准确率、召回率、F值、ROC、AUC、AP、mAP。...参考资料： 《TensorFlow技术解析与实战》 欢迎推荐上海机器学习工作机会，我的微信：qingxingfengzi
在学了用TensorFlow构建不同项目后，我决定用Keras，因为它比TensorFlow更为简单易上手，而且以TensorFlow作为后端，具有很强的兼容性。...△ 召回和正确率的关系图 现在统计下正确预测和错误预测的相关数据：最佳概率预测，两个最相似人物的概率差和标准偏差STD。...正确预测：最大值为0.83，最优点概率差为0.773，STD值为0.21； 错误预测：最大值为0.27，最优点概率差为0.092，STD值为0.07。...因此，对两个类别，绘制测试集的3个指标，希望找到一个超平面来分离正确预测和错误预测。 ? △ 测试集中多个指标的散点图 上图中，想要通过直线或是设置阈值，来分离出正确预测和错误预测，这是不容易实现的。...△ 对于所有类别或特定类别，正确率、召回率和F1-score与预测类别概率最小值的关系 从图10中看出，模型效果取决于不同人物。
在这个版本中，您将在左侧的区域中绘制草图的开头，模型将在右侧较小的框中预测图形中的其余部分。这样，您可以看到模型预测的各种不同的结果。...预计的结果中有的可能是意料之中的，有的是奇怪的、出乎意料的，也有的是可怕的或是完全错误的。...您还可以选择不同的类别，从而使模型基于相同的不完整的草图绘制不同的对象，以驱使模型绘制像方形猫或圆形卡车的东西。您可以随时中断模型，并继续在左侧区域内绘制图形，并使模型不断地预测您停止笔画的位置。...在插值演示中，您可以让模型利用两个随机按钮来随机地生成两个图像。点击interpolate按钮之后，模型将生成一张新的图像，该图像被认为是这两个原始图像之间的插补。...在上面的图像中，模型在自行车和瑜伽位置之间进行了插值。
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