机器学习中的迁移学习问题，关注如何保存解决一个问题时获得的知识，并将其应用于另一个相关的不同问题。
VGGNet是牛津大学视觉几何组(Visual Geometry Group)提出的模型，该模型在2014ImageNet图像分类与定位挑战赛 ILSVRC-2014中取得在分类任务第二，定位任务第一的优异成绩。VGGNet突出的贡献是证明了很小的卷积，通过增加网络深度可以有效提高性能。
不得不说，这深度学习框架更新太快了尤其到了Keras2.0版本，快到Keras中文版好多都是错的，快到官方文档也有旧的没更新，前路坑太多。 到发文为止，已经有theano/tensorflow/CNTK支持keras,虽然说tensorflow造势很多，但是笔者认为接下来Keras才是正道。 笔者先学的caffe，从使用来看，keras比caffe简单超级多，非常好用，特别是重新训练一个模型，但是呢，在fine-tuning的时候，遇到了很多问题，对新手比较棘手。 中文文档：http://keras-
根据给定的文章内容，撰写摘要总结。
对神经网络进行可视化分析不管是在学习上还是实际应用上都有很重要的意义，基于此，本文介绍了3种CNN的可视化方法：可视化中间特征图，可视化卷积核，可视化图像中类激活的热力图。每种方法均附有相关代码详解。
不得不说，这深度学习框架更新太快了尤其到了Keras2.0版本，快到Keras中文版好多都是错的，快到官方文档也有旧的没更新，前路坑太多。 到发文为止，已经有theano/tensorflow/CNTK支持keras,虽然说tensorflow造势很多，但是笔者认为接下来Keras才是正道。
作者：陈仲铭 海格通讯 | 高级算法工程师 量子位 已获授权编辑发布 转载请联系原作者 为什么我的CNN网络模型训练出来的东西总是过度拟合？已经改了很多次参数都不行，到底是样本有问题还是网络模型定义有
为什么我的CNN网络模型训练出来的东西总是过度拟合？已经改了很多次参数都不行，到底是样本有问题还是网络模型定义有问题？问题在哪来？ CNN网络模型中的每一层学习的是些什么特征？为什么有的人说第一层卷积核提取的边缘信息特征？有的人却说第一层卷积核提取的是颜色特征？到底是两者都有还是什么回事？ CNN网络可不可以减掉几层然后保持相同的精度和损失率呢？减掉几层可以减少网络参数，本来我的GPU显存不是很大，太大的网络塞不下，不想重新买GPU只能减层，有没有大神可以教教我怎么操作啊？ 很多时候我们会遇到上面的问题，然
（1）grads = K.gradients(loss, model.input)[0]报错显示RuntimeError: tf.gradients is not supported when eager execution is enabled. Use tf.GradientTape instead.。然后修改为
AI科技评论按：本文作者陈仲铭，AI科技评论获其授权发布。 为什么我的CNN网络模型训练出来的东西总是过度拟合？已经改了很多次参数都不行，到底是样本有问题还是网络模型定义有问题？问题在哪来？ CNN网络模型中的每一层学习的是些什么特征？为什么有的人说第一层卷积核提取的是边缘信息特征，有的人却说第一层卷积核提取的是颜色特征？到底是两者都有还是什么回事？ CNN网络可不可以减掉几层然后保持相同的精度和损失率呢？减掉几层可以减少网络参数，本来我的GPU显存不是很大，太大的网络塞不下，不想重新买GPU只能减层，有没
可视化中间激活 是指对于给定输入，展示网络中各个卷积层和池化层输出的特征图，这让我们可以看到输入如何被分解为网络学到的不同过滤器。我们希望在三个维度对特征图进行可视化：宽度、高度和深度（通道）。每个通道都对应相对独立的特征，所以将这些特征图可视化的正确方法是将每个通道的内容分别绘制成二维图像
神经风格迁移是一种优化技术，用于将两个图像——一个内容图像和一个风格参考图像（如著名画家的一个作品）——混合在一起，使输出的图像看起来像内容图像， 但是用了风格参考图像的风格。
相关博文： [Hands On ML] 3. 分类（MNIST手写数字预测） [Kaggle] Digit Recognizer 手写数字识别 [Kaggle] Digit Recognizer 手写数字识别（简单神经网络） 04.卷积神经网络 W1.卷积神经网络
首先我有一个训练好的模型(例如vgg16)，我要对这个模型进行一些改变，例如添加一层全连接层，用于种种原因，我只能用TensorFlow来进行模型优化,tf的优化器，默认情况下对所有tf.trainable_variables()进行权值更新，问题就出在这，明明将vgg16的模型设置为trainable=False，但是tf的优化器仍然对vgg16做权值更新
我们虽然在改进风格迁移中改进了传统的神经风格迁移，但是仍然只能使用训练所得的固定数量的风格。因此我们要学习另一种允许实时任意风格迁移的神经网络模型，获得更多创意选择。
《从锅炉工到AI专家(8)》中我们介绍了一个“图片风格迁移”的例子。因为所引用的作品中使用了TensorFlow 1.x的代码，算法也相对复杂，所以文中没有仔细介绍风格迁移的原理。 今天在TensorFlow 2.0的帮助，和新算法思想的优化下，实现同样功能的代码量大幅减少，结构也越发清晰。所以今天就来讲讲这个话题。
您有时会听到深度学习仅在有大量数据可用时才有效。这部分是有效的：深度学习的一个基本特征是它可以自己在训练数据中找到有趣的特征，而不需要手动特征工程，这只有在有大量训练样例可用时才能实现。对于输入样本非常高维的问题（如图像）尤其如此。
人工智能（AI）不再仅限于研究论文和学术界。业内不同领域的企业和组织正在构建由AI支持的大规模应用程序。这里要考虑的问题是，“我们是否相信AI模型做出的决策？”和“机器学习或深度学习模型如何做出决策？”。解释机器学习或深度学习模型一直是整个数据科学生命周期中经常被忽视的任务，因为数据科学家或机器学习工程师会更多地参与实际推动生产或建立和运行模型。
这是重新构建了的Unet语义分割网络，主要是文件框架上的构建，还有代码的实现，和之前的语义分割网络相比，更加完整也更清晰一些。建议还是学习这个版本的Unet。
VGG 由牛津大学视觉几何组（Visual Geometry Group）开发。包含两个版本：VGG16 和 VGG19，分别有16个层级和19个层级。本文只介绍 VGG16 。根据 arxiv.org 上公布的论文，VGG 的卷积核大小为 (3, 3)，最大池化层核大小 (2, 2)，隐藏层激活函数为 ReLu, 输出层激活函数为 softmax。如果我们能知道模型各层的输入输出 shape 及层叠顺序，就能使用 Keras 自己搭建一个 VGG 。幸运的是，我们不需要从晦涩难懂的论文中提炼出模型的这些参数细节，Keras 可以直接给到我们这个模型全部细节。
01 摘要 微软的深度残差网络ResNet源于2016年CVPR最佳论文---图像识别中的深度残差学习（Deep Residual Learning for Image Recognition）https://www.leiphone.com/news/201606/BhcC5LV32tdot6DD.html 这个152层ResNet架构深，除了在层数上面创纪录，ResNet 的错误率也低得惊人，达到了3.6%，人类都大约在5%~10%的水平。这是目前为止最好的深度学习框架。可以看作人工神经网络领域的又一里
摘要 微软的深度残差网络ResNet源于2016年CVPR最佳论文---图像识别中的深度残差学习（Deep Residual Learning for Image Recognition）（https
本文将实现灵笼中人物角色的识别。较上一篇文章，这次我采用了VGG-19结构，并增加了预测与保存and加载模型两个部分。
keras.layers.Dense()是定义网络层的基本方法，执行的操作是：output = activation（dot（input，kernel）+ bias。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。通过卷积、池化、激活等操作的配合，卷积神经网络能够较好的学习到空间上关联的特征。
通常对于神经网络来说，如果自己训练将会非常的费时间，有一种方法就是用别人在大样本上训练好的数据，然后使用在自己的网络上，比如，我们的分类目标是猫和狗的分类，如果存在一种大数据的动物分类器，那么就可以实现我们猫和狗分类的目的 有两种方式实现
卷积神经网络的输入是一个固定大小的224×224 RGB图像。做的唯一预处理是从每个像素中减去在训练集上计算的RGB平均值。图像通过一堆卷积(conv.)层传递，我们使用带有非常小的接受域的过滤器:3×3(这是捕捉左/右、上/下、中间概念的最小大小)。在其中一种配置中，我们还使用了1×1的卷积滤波器，它可以看作是输入通道的线性变换(其次是非线性)。卷积步幅固定为1像素;凹凸层输入的空间填充是卷积后保持空间分辨率，即3×3凹凸层的填充为1像素。空间池化由五个最大池化层执行，它们遵循一些对流层(不是所有对流层都遵循最大池化)。最大池是在一个2×2像素的窗口上执行的，步长为2。
ResNet可谓大名鼎鼎了，一直遵循拿来主义，没有好好去学习它，当然，作为一个提出来快五年的网络结构，已经有太多人写过它了，不好下笔。
0. 写在前面： 百度开发的PaddlePaddle 作为一款开源深度学习框架，刚刚问世两年左右，虽然现在使用者数量和普及程度并不及 Caffe, TensorFlow 或者 Pytorch，但是毕竟是国产，这说明我们正在紧跟时代的浪潮，所以很有必要体验并且支持下百度的PaddlePaddle。这也是我写的第一篇深度学习框架体验笔记，如果大家有任何问题，也欢迎并期待大家可以和我多多交流。 百度官网上对这个框架的介绍是：PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep Learn
生成器为v1 ResNet模型。该函数生成一系列ResNet v1模型。有关特定的模型实例化，请参见resnet_v1_*()方法，该方法通过选择产生不同深度的resnet的不同块实例化获得。Imagenet上的图像分类训练通常使用[224,224]输入，对于[1]中定义的、标称步长为32的ResNet，在最后一个ResNet块的输出处生成[7,7]feature map。然而，对于密集预测任务，我们建议使用空间维度为32 + 1的倍数的输入，例如[321,321]。在这种情况下，ResNet输出处的特征映射将具有空间形状[(height - 1) / output_stride + 1， (width - 1) / output_stride + 1]和与输入图像角完全对齐的角，这极大地促进了特征与图像的对齐。对于密集预测任务，ResNet需要在全卷积(FCN)模式下运行，global_pool需要设置为False。[1,2]中的ResNets都有公称stride= 32，在FCN模式下，一个很好的选择是使用output_stride=16，以便在较小的计算和内存开销下增加计算特性的密度，cf. http://arxiv.org/abs/1606.00915。
以上这篇keras 模型参数,模型保存,中间结果输出操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
slim中给出了resnet、vgg卷积网络的快速实现方法，定义的位置为:D:\anaconda\envs\tensorflow\Lib\site-packages\tensorflow\contrib\slim\python\slim\nets，构建残差网络主要使用的模块为resnet_utils.py、resnet_v1.py、resnet_v2.py。下面
随着深度学习的飞速发展，模型越来越臃肿先进，运行SOTA模型的主要困难之一就是怎么把它塞到 GPU 上，毕竟，你无法训练一个设备装不下的模型。改善这个问题的技术有很多种，例如，分布式训练和混合精度训练。
近几年来，经历了计算机视觉在生活中几乎每个角落的应用 - 得益于大量数据和超级动力GPU的可用性，这些GPU已经对卷积神经网络进行了训练和部署（CNN）超级容易。今天在机器学习中最有趣的讨论之一是它如何在未来几十年影响和塑造文化和艺术生产。神经风格迁移是卷积神经网络最具创造性的应用之一。
生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN）是近年来人工智能领域中备受瞩目的创新之一。它以其独特的结构和训练方式在图像生成和修复领域展现出惊人的潜力。本文将深入探讨生成对抗网络在图像生成和修复方面的应用，通过代码示例帮助读者更好地理解其工作原理。
深度学习的黑盒问题一直以来都是机器学习领域的一大难题，而直接导致这一难题的便是神经网络中除输入层和输出层以外的隐藏层。
假设我们有一幅大师的画作了，我们怎么能够提取出“大师作品”中的纹理和颜色这些细节让我们的计算机知道，而不是只看到画的整体造型呢？
卷积网络接收(image_height,image_width,image_channels)形状的张量作为输入(不包括batch size)。MNIST中，将图片转换成(28,28，1)形状，然后在第一层传递input_shape参数。 显示网络架构
经过多次安装不同版本的tensorflow 和 keras ，发现问题依旧存在。而且在python环境下使用命令：
引入到yolov8，Bottleneck与c2f结合，代替backbone中的所有c2f。
这个是刚遇到的问题，在LZ自己手打Inception net的时候，想赋一个名字的时候出错，其实这就是命名错误的问题，如果仔细看“×”是我在中文下打的符号，python是不认的，解决方案是使用英文字母”x“代替，错误即可解决，而且也能看到使用的卷积核的大小。
该层创建了一个卷积核，该卷积核以 单个空间（或时间）维上的层输入进行卷积， 以生成输出张量。 如果 use_bias 为 True， 则会创建一个偏置向量并将其添加到输出中。 最后，如果 activation 不是 None，它也会应用于输出。
1.ValueError: Input 0 is incompatible with layer conv1d_1: expected ndim=3, found ndim=4
过去几年，卷积神经网络（CNN）成为一种前沿的计算机视觉工具，在业界和学界广泛应用。除了人脸识别和无人驾驶领域，CNN 这几年还在艺术领域广受欢迎，其中衍生出一个代表性技术就是“风格迁移”，根据这项技术诞生了很多美图应用，比如 2016 年大火的 Prisma APP。
深度学习框架中涉及很多参数，如果一些基本的参数如果不了解，那么你去看任何一个深度学习框架是都会觉得很困难，下面介绍几个新手常问的几个参数。 batch 深度学习的优化算法，说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。 第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍，计算量开销大，计算速度慢，不支持在线学习，这称为Batch gradient descent，批梯度下降。 另一种，每看一个数据就算一下损失函数，然后求梯度更新
作者：Charlotte77数学系的数据挖掘民工 博客专栏：http://www.cnblogs.com/charlotte77/ 个人公众号：Charlotte数据挖掘（ID：CharlotteDataMining） 上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例，并对网络结构进行到了调整，提高了识别的精度。有的同学表示不是很理解原理，为什么传统的机器学习算法，简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字，我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢？CNN到底是怎么识别的？用CNN有哪
风格迁移算法经历多次定义和更新，现在应用在许多智能手机APP上。 风格迁移在保留目标图片内容的基础上，将图片风格引用在目标图片上。
在本教程中，我们将学习如何使用深度学习来创作另一种（毕加索或梵高式）风格的图像，这就是所谓的神经类型迁移！这是列昂·盖茨的论文中概述的一种技术：一种艺术风格的神经算法，非常值得一读。
【导读】2020年，在各大CV顶会上又出现了许多基于ResNet改进的工作，比如:Res2Net，ResNeSt，IResNet，SCNet等等。为了更好的了解ResNet整个体系脉络的发展，我们特此对ResNet系列重新梳理，并制作了一个ResNet专题，希望能帮助大家对ResNet体系有一个更深的理解。本篇文章我们将主要讲解ResNet、preResNet、ResNext以及它们的代码实现。
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