训练和测试期间的不同行为 一些Keras层（例如Dropout, BatchNormalization）在训练时期和测试时期表现不同。...快速总结Keras中的权重分配的工作原理：通过重用相同的层实例或模型实例，您可以共享其权重。...(x) y_encoded = lstm(y) 收集可训练的权重和状态更新 一些Keras层（有状态的RNN和BatchNormalization层）具有需要作为每个训练步骤的一部分运行的内部更新。...你应该为那些生成assignop，在每个训练阶段运行。...如果你的图使用了Keras学习阶段（训练时期和测试时期不同的行为），那么在导出你的模型之前要做的第一件事就是对学习阶段的值进行硬编码（假设为0，也就是测试模式）到你的图。
第一部分主要讲TensorFlow一些基础，比如张量、变量、数学、梯度计算等；第二部分详细介绍了Keras API。 教程放在Google Colab上，可以一边看介绍一边运行代码。...比如： call方法中的training参数 一些层，尤其是BatchNormalization层和Dropout层，在训练和推理期间具有不同的行为。...对于此类层，标准做法是在call方法中公开训练（布尔）参数。 通过在调用中公开此参数，可以启用内置的训练和评估循环（例如，拟合）以在训练和推理中正确使用该图层。 ?...回调是一个对象，它在训练过程中的不同时间点被调用（例如在每个批处理的末尾或每个纪元的末尾）并执行任务。...有很多内置的回调，例如ModelCheckpoint可以在训练期间的每个时期之后保存模型，或者EarlyStopping可以在验证指标开始停止时中断训练。 你可以轻松编写自己的回调。 ?
你可以为 Keras 中的所有内容命名 - 每个模型，每个层。...❷ 当改进停止时中断训练 ❸ 监控模型的验证准确率 ❹ 当准确率连续两个时期没有改善时中断训练 ❺ 在每个时期结束后保存当前权重 ❻ 目标模型文件的路径 ❼ 这两个参数意味着除非 val_loss 有所改善...❷ 在每个时期结束时调用 ❸ 在处理每个批次之前调用 ❹ 在处理每个批次后立即调用 ❺ 在训练开始时调用 ❻ 在训练结束时调用 这些方法都带有一个logs参数，其中包含有关先前批次、时期或训练运行的信息...例如，如果你想让一个自定义层记录到目前为止处理了多少批次，那么这些信息将存储在不可训练权重中，每个批次，你的层会将计数器加一。...在 Keras 内置层中，唯一具有不可训练权重的层是BatchNormalization层，我们将在第九章讨论。
到目前为止，我从未将批标准化（BN）层视为学习过程本身的一部分，仅是为了帮助深度网络实现优化和提高稳定性。经过几次实验，我发现我错了。在下文中，我将展示我复制的论文的结果以及从中学到的东西。...更详细地，我测试了以下命题： ResNet模型中，除了批标准化层的参数所有其他权重已经被锁定的情况下，模型仍然可以在CIFAR-10数据集上训练处良好的结果。...除了准确性之外，作者还研究了γ和β参数的直方图，发现该网络学会了通过将γ设置为接近零的值来抑制每个BN层中所有激活的三分之一。 讨论 此时，您可能会问：为什么要做这些？...没有人会冻结所有网络层而只保留BN层。但是，这可能会激发不同的培训时间表。也许像这样在几个时期内训练网络，然后训练所有权重可能会导致更高的性能。而且这种技术可能对微调预训练的模型很有用。...我记忆中只有一次关于它的讨论，该讨论认为在ResNet块上用“零”初始化γ很好，以迫使反向传播算法在早期时期更多地跳过连接。 我的第二个问题是关于SELU和SERLU激活函数，它们具有自归一化属性。
它由节点层组成，其中每个节点连接到上一层的所有输出，每个节点的输出连接到下一层节点的所有输入。 通过一个或多个密集层创建MLP 。...神经网络架构图 如何绘制模型学习曲线 学习曲线是神经网络模型随时间变化的曲线图，例如在每个训练时期结束时计算的曲线。...这是训练集的一部分，不用于拟合模型，而是用于在训练过程中评估模型的性能。...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。...这具有稳定学习过程并显着减少训练深度网络所需的训练时期的数量的效果。 您可以在网络中使用批量归一化，方法是在希望具有标准化输入的层之前添加一个批量归一化层。
模型将分出一部分不会被训练的验证数据，并将在每一轮结束时评估这些验证数据的误差和任何其他模型指标。 验证数据是混洗之前 x 和y 数据的最后一部分样本中。...，以对每个样本的每个时间步施加不同的权重。...restore_best_weights: 是否从具有监测数量的最佳值的时期恢复模型权重。 如果为 False，则使用在训练的最后一步获得的模型权重。...write_images: 是否在 TensorBoard 中将模型权重以图片可视化。 embeddings_freq: 被选中的嵌入层会被保存的频率（在训练轮中）。...当使用 ‘batch’ 时，在每个 batch 之后将损失和评估值写入到 TensorBoard 中。同样的情况应用到 ‘epoch’ 中。
Keras 函数式 API 利用函数式 API，可以轻易地重用训练好的模型：可以将任何模型看作是一个层，然后通过传递一个张量来调用它。注意，在调用模型时，您不仅重用模型的结构，还重用了它的权重。...import Model # 标题输入：接收一个含有 100 个整数的序列，每个整数在 1 到 10000 之间。...如果想将权重载入不同的模型（部分层相同），设置 by_name=True 来载入那些名字相同的层的权重。...Keras 层级 所有 Keras 层都有很多共同的函数： layer.get_weights(): 以 Numpy 矩阵的形式返回层的权重。...但这一部分我们并不会介绍，因为很多时候我们只有在遇到未知的函数时才会详细查阅。 Keras 官方中文文档，欢迎各位徘徊者入坑。 本文为机器之心整理，转载请联系本公众号获得授权。
Keras 函数式 API 利用函数式 API，可以轻易地重用训练好的模型：可以将任何模型看作是一个层，然后通过传递一个张量来调用它。注意，在调用模型时，您不仅重用模型的结构，还重用了它的权重。...import Model # 标题输入：接收一个含有 100 个整数的序列，每个整数在 1 到 10000 之间。...如果想将权重载入不同的模型（部分层相同），设置 by_name=True 来载入那些名字相同的层的权重。...Keras 层级 所有 Keras 层都有很多共同的函数： layer.get_weights(): 以 Numpy 矩阵的形式返回层的权重。...但这一部分我们并不会介绍，因为很多时候我们只有在遇到未知的函数时才会详细查阅。 Keras 官方中文文档，欢迎各位徘徊者入坑。
诸如LSTM之类的人工神经网络在拟合数据集时有随机性，例如随机初始化权重和随机梯度下降期间每个epoch的数据都会随机打乱（shuffle）。...8.4.4 权重初始化 （Weight Initialization） 默认情况下，Keras LSTM层使用glorot_uniform权重初始化。...这是因为它结合了AdaGrad和RMSProp方法的最佳属性，自动为模型中的每个参数（权重）使用自定义学习率。此外，在Keras中实施Adam会对每个配置参数使用最佳初始值。...patience：产生受监控变量但没有改善的时期数，之后将停止训练。如果验证频率（model.fit(validation_freq=5)）大于1 ，则可能不会为每个时期产生验证变量。...restore_best_weights：是否从时期以受监视变量的最佳值恢复模型权重。如果为False，则使用在训练的最后一步获得的模型权重。
它由节点层组成，其中每个节点连接到上一层的所有输出，每个节点的输出连接到下一层节点的所有输入。 通过一个或多个密集层创建MLP 。...鸢尾花数据集（csv） 鸢尾花数据集描述（csv） 鉴于它是一个多类分类，因此该模型在输出层中的每个类必须具有一个节点，并使用softmax激活函数。...这是训练集的一部分，不用于拟合模型，而是用于在训练过程中评估模型的性能。...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。...这具有稳定学习过程并显着减少训练深度网络所需的训练时期的数量的效果。 您可以在网络中使用批量归一化，方法是在希望具有标准化输入的层之前添加一个批量归一化层。
Keras 中神经网络模型的5步生命周期 步骤 1.定义网络 第一步是定义您的神经网络。 神经网络在 Keras 中定义为层序列。这些层的容器是 Sequential 类。...例如，可以提取转换来自层中每个神经元的求和信号的激活函数，并将其作为称为激活的层状对象添加到Sequential 中。...这包括在使用优化方案训练之前以及从保存文件加载一组预先训练的权重之前。原因是编译步骤准备了网络的有效表示，这也是对硬件进行预测所必需的。 编译需要指定许多参数，专门用于训练您的网络。...反向传播算法要求网络训练指定数量的时期或暴露于训练数据集。 每个迭代可以被划分为称为批次的输入 - 输出模式对的组。这定义了在一个迭代内更新权重之前网络所暴露的模式数。...如何为分类和回归问题选择激活函数和输出层配置。 如何在 Keras 开发和运行您的第一个多层感知器模型。 您对 Keras 中的神经网络模型有任何疑问吗？在评论中提出您的问题，我会尽力回答。
例如，神经网络的权重是可训练的参数。 超参数，需要在启动学习过程之前进行设置。学习率或密集层中的单元数是超参数。 即使对于小型模型，超参数也可能很多。...模型建立 在这里，我们将尝试使用简单的卷积模型将每个图像分类为10个可用类之一。 ? 每个输入图像将经过两个卷积块（2个卷积层，后跟一个池化层）和一个Dropout层以进行正则化。...最后，每个输出均被展平，并经过密集层，该密集层将图像分类为10类之一。...在这里，对于这个相对较小的模型，已经有6个超参数可以调整： 三个Dropout层的Dropout率 卷积层的卷积核数 全连接层神经元个数 激活函数 在Keras Tuner中，超参数具有类型（可能是Float...主要思想是使大量模型适合少数时期，并且仅继续训练在验证集上获得最高准确性的模型。max_epochs变量是可以训练模型的最大时期数。 调谐器的超参数？
神秘的神经网络第一部分 如今，我们拥有许多高级的，特殊的库与框架，比如 Keras，TensorFlow或者PyTorch，也不再总需要担心权重矩阵的大小，更不需要记住我们决定使用的激活函数导数的公式...我们的任务归根结底就是根据设定超参数（层数，层中神经元数，激活函数或时期数）选择神经网络的结构。现在让我们看一看训练背后的过程。哦......我在学习过程中创建了一个很酷的可视化界面。...更重要的是每个单元都有自己的一组参数，通常要用到在学习过程中不断变化的w（权重列向量）和b（偏差值），在每次迭代中神经元计算向量x的值的加权平均值，基于其当前的权重向量w并加上偏差，最后，该计算的结果通过非线性激活函数...我们将每个权重w进行转置以形成举证W，类似地，我们将层中的每个神经元的偏差堆叠在一起，从而创建垂直向量b，现在没有什么可以阻止我们构建一个矩阵方程，它可以使我们一次对层的所有神经元进行计算。...在每次迭代中我们将计算神经网络的每一部分的损失函数的偏导数的值。对于那些不太擅长这种计算的人，我就简单的说，导数具有很好的描述函数斜率的能力。由于我们知道如何改变变量使其在图表中向下移动。
门是一种让信息选择式通过的方法，他们包含一个sigmoid神经网络层和一个按位的乘法操作。Sigmoid 层输出0到1之间的数值，描述每个部分有多少量可以通过。...每个单元就像一个微型状态机，其中单元的门具有在训练过程中学习到的权重。LSTM回归网络我们可以将该问题表述为回归问题。也就是说，考虑到本月的旅客人数（以千为单位），下个月的旅客人数是多少？...该网络具有一个具有1个输入的可见层，一个具有4个LSTM块或神经元的隐藏层以及一个进行单个值预测的输出层。默认的Sigmoid激活功能用于LSTM模块。该网络训练了100个时期。...这意味着我们必须创建自己的时期外循环，并在每个时期内调用 model.fit（） 和 model.reset_states（） 。...LSTM网络可以以与其他层类型堆叠相同的方式堆叠在Keras中。所需配置的一个附加函数是，每个后续层之前的LSTM层必须返回序列。
让我们看看参数是什么意思 on_epoch_begin：在每个时期开始时调用该函数。 on_epoch_begin：在每个时期结束时调用该函数。...这允许我们在中间步骤保存权重，以便在需要时我们可以稍后加载权重。...例如，假设我们要定义自己的度量标准，该度量标准在每个 epoch 结束时计算。...在 init 方法中，我们读取计算分数所需的数据。然后在每个 epoch 结束时，我们在 on_epoch_end 函数中计算指标。...我们可以使用以下方法在不同的时间执行代码—— on_epoch_begin：在每个时期开始时调用。 on_epoch_begin：在每个时期结束时调用。
接受相对较小梯度的权重可以认为是不重要的。 训练完成后，我们可以逐层检查网络的权重并找出重要的权重。可以使用多种启发式方法做出此决定- 我们可以以降序的方式对权重进行排序，并选择队列中较早出现的权重。...阈值可以是整个网络内部最低的权重值。 ii. 该阈值可以是网络内部各层本身的权重值。在这种情况下，重要的权重会逐层过滤掉。 如果有些难以理解，请不要担心。在下一节中，这些将变得更加清晰。...这是权重学习后将发生的变换的图形表示- ? 它也可以应用于偏差。要注意这里我们考虑的是接收形状（1,2）且包含3个神经元的输入的整个层。通常建议在修剪网络后对其进行重新训练，以补偿其性能的下降。...这是因为tfmot为网络中的每个权重添加了不可训练的掩码，以表示是否应修剪给定的权重。掩码为0或1。 让我们训练这个网络。 ? 我们可以看到修剪模型不会损害性能。红线对应于修剪后的实验。...让我们在下一部分中进行处理。 评估 我们将使用标准的zipfile库将模型压缩为.zip格式。
使用较小的学习率：由于预训练的权重通常优于随机初始化的权重，因此修改要更为精细！你在此处的选择取决于学习环境和预训练的表现，但请检查各个时期的误差，以了解距离收敛还要多久。...限制权重大小：可以限制某些层的权重的最大范数（绝对值），以泛化我们的模型。 不要动前几层：神经网络的前几个隐藏层通常用于捕获通用和可解释的特征，如形状、曲线或跨域的相互作用。...Keras 中的技术 在 Keras 中修改 MNIST 的 dropout 和限制权重大小的方法如下： # dropout in input and hidden layers # weight constraint...在输入层和隐藏层上使用 dropout。这已被证明可以提高深度学习的性能。 使用伴有衰减的较大的学习速率，以及较大的动量。 限制权重！较大的学习速率会导致梯度爆炸。...show_layer_names（默认为 True）控制层命名是否显示在图中。
在清洗缓冲区完全为空之前，清洗数据集不会报告数据集的结尾。将Dataset被重新启动.repeat()，从而导致另一个等待清洗缓冲区填补。...编译和训练模型 在Keras中，编译模型只是将其配置为训练，即它设置在训练期间使用的优化器，损失函数和度量。为了训练给定数量的时期（数据集的迭代）的模型，.fit()在model对象上调用该函数。...steps_per_epoch：它定义了在一个时期内训练模型的批次数。它是通过将训练样本的数量除以每个批次的大小来计算的。...通过冻结可以防止在训练期间更新基础模型中的权重。现在编译模型以使用训练参数对其进行配置。编译模型后，现在可以在鲜花数据集上进行训练。 训练分类层 使用与训练简单CNN相同的步骤训练模型。...虽然在第一个微调时代之后的损失确实飙升，但它最终还是下降了。造成这种情况的一个原因可能是权重可能比需要的更积极地更新。这就是为什么与分类层训练相比，保持较低的微调学习率非常重要。
深入了解模型的学习行为的一个快速方法是在每个时期对培训和验证数据集进行评估，并绘制结果。...保持网络固定并尝试每个初始化方案。 请记住，权重是您尝试查找的模型的实际参数。有很多权重可以提供良好的性能，但你想要更好的表现。 尝试提供的所有不同的初始化方法。...尝试下降速度超过时期的学习率。 尝试每个时期下降一个固定百分比的学习率。 尝试添加动量项，然后将网格搜索学习率和动量加在一起。 较大的网络需要更多的训练，反之亦然。...相关资源： Keras深度学习模型中的Dropout正规化 什么是权重衰减？...如果每个模型都很成熟，并且方式不同，那么预测结果将更加稳健。 或者，您可以尝试反向位置。 每次您训练网络时，您都会用不同的权重进行初始化，并收敛到不同的最终权重组。
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