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MLK | Keras 基础模型指南

MLK,即Machine Learning Knowledge,本专栏在于对机器学习的重点知识做一次梳理,便于日后温习,这次主要讲下Keras 模型的。 ? MLK | 那些常见的特征工程 MLK | 模型评估的一些事 MLK | 机器学习的降维”打击“ MLK | 非监督学习最强攻略 MLK | 机器学习采样方法大全 MLK | 一文理清 深度学习前馈神经网络 MLK | Keras 入门深度学习逢看必会 上一篇文章讲解了如何简易入门Keras,大致给出了一个深度学习模型,但对于模型如何就没有太过于深入讲解,今天继续写一篇文章来整理下 Keras 深度学习模型的教程 ,Activation from keras.optimizers import SGD,Adam from keras.utils import np_utils from keras.datasets ('TEST Accuracy:',test_result[1]) output: 可以看出,换了合适的Loss Function,模型效果有了很大的提升,看来机器学习还是需要懂些理论知识的,不然盲目并不是明智的选择

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TensorFlow使用Keras Tuner自动

TensorFlow使用Keras Tuner自动 数据集 归一化 图像分类模型 Hyperband 运行超参数搜索(自动) 获取最佳超参数 使用最佳超参数构建和训练模型 整体代码 代码地址: () model.add(keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28))) # 输入“压平”,即把多维的输入一维化 # Tune the number intro_to_kt目录包含超参数搜索期间运行的详细日志和checkpoints project_name='intro_to_kt') 运行超参数搜索(自动 ) ClearTrainingOutput为回函数,在每个训练步骤结束时回 tuner.search(img_train, label_train, epochs=10, validation_data /keras_tuner

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    神经网络技巧:warmup策略

    有一些论文对warmup进行了讨论,使用 SGD 训练神经网络时,在初始使用较大学习率而后期改为较小学习率在各种任务场景下都是一种广为使用的做法,在实践中效果好且最近也有若干文章尝试对其进行了理论解释

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    神经网络经验大汇总。

    编写你的神经网络代码并训练一个,可以使用一个非常小的学习率和猜测,然后在每次迭代后评估完整的测试集。 整体流程 01 熟悉数据 训练神经网络的第一步是不接触任何神经网络代码,而是从检查数据开始。 此外,神经网络实际上是数据集的压缩/编译版本,您将能够查看网络(mis)预测并了解它们可能来自何处。如果你的网络给了你一些与你在数据中看到的不一致的预测,那么就有问题了。 我见过很多人,他们热衷于疯狂和创造性地将神经网络工具箱中的乐高积木堆积在各种对他们认为有意义的结构中。在项目的早期阶段强烈抵制这种诱惑。 据我所知,添加更多数据几乎是单调地提高配置良好的神经网络几乎无限期性能的唯一保证。另一种可能是集成(如果你能负担得起的话),但在5个模型之后,这种继承就最为流行了。 数据扩充。 05 模型 现在,您应该“in the loop”使用数据集,为达到低验证损失的结构需要探索更广阔的模型空间。此步骤的一些提示和技巧: 随机网格搜索。

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    当sklearn与keras的完美结合,原来这么简单

    Sklearn和Keras是大家做机器学习和深度学习时很熟悉的两个Python库,其中sklearn中有很多机器学习算法、数据预处理以及参数寻优的函数API,keras则可以快速实现你的神经网络结构。 那么是什么缘分让sklearn和keras相遇而完美结合呢? ? 众所周知,神经网络算法模型有很多,通过Python和Keras或者Pytorch构建一个神经网络模型非常方便,那么要想取得一个好的模型效果,就需要对神经网络模型进行,单一的人工是非常繁琐的,往往不容易取的一个好的效果 接下来我们就来看一下几个通过sklearn网格搜索GridsearchCV进行keras的方法。 到这里大家应该知道如何通过sklearn中的网格搜索来对神经网络,本例程只列出来几个神经网络的参数,还有学习率以及神经元数量等参数的调整方法一样,只需要将待选参数输入进去就可以等待运行结果。

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    druid

    historical分冷热节点 不同节点可以参考评论中的配置 historical冷节点

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    Prophet

    本篇主要讲解实际运用中Prophet的主要步骤以及一些本人实际经验。 二 参数优实战 目前实际生产中,时序模型的训练往往是数量惊人,因此如果依靠以往的指标和经验以不大可行,所以只能采用机器寻的方式。福布湿在这里给大家介绍下常用的网格寻。 在之前,最重要的是要确定好模型的评价指标。Prophet中内置的评价指标有传统的mse、rmse、mae、mape、coverage。 (当然如果使用2分法一组组参数,麻烦是麻烦了点,但是速度肯定快不少)。 因此如果想训练出一个好的模型,数据和很重要,但更重要的对算法原理的充分理解并根据实际情况改进算法,从而让模型效果达到一个新的台阶。

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    经验】图像分类模型的经验前言经验与我交流

    经验 模型选择 通常我会使用一个简单的CNN模型(这个模型一般包含5个卷积层)将数据扔进去训练跑出一个baseline,这一步工作主要是为了验证数据集的质量。 超参数的选择 是项技术活,调得好CVPR,不好下海搬砖。 例如,我使用keras时............... 黏贴自己的部分源码 其他提示 具体任务不同可能某些经验不能适用,...........

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    Machine Learning-模型评估与 ——曲线

    绘制验证曲线得到超和准确率关系 验证曲线是用来提高模型的性能,验证曲线和学习曲线很相近,不同的是这里画出的是不同参数下模型的准确率而不是不同训练集大小下的准确率: 1from sklearn.model_selection

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    LightGBM 如何

    本文结构: 什么是 LightGBM 怎么 和 xgboost 的代码比较 ---- 1. 怎么 下面几张表为重要参数的含义和如何应用 Control Parameters 含义 用法 max_depth 树的最大深度 当模型过拟合时,可以考虑首先降低 max_depth min_data_in_leaf categorical_features 类似,只不过不是将特定的列视为categorical,而是完全忽略 save_binary 这个参数为 true 时,则数据集被保存为二进制文件,下次读数据时速度会变快 ---- ,在大型数据集时就设置为数百或数千 max_depth 这个也是可以限制树的深度 下表对应了 Faster Speed ,better accuracy ,over-fitting 三种目的时,可以的参数

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    Keras作者Chollet谈深度学习的未来:自动,极端泛化

    王小新 编译自 Keras Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Francois Chollet是深度学习框架Keras库的作者和谷歌人工智能研究员。 量子位昨天推送了第一篇《 Keras作者、谷歌研究员Chollet:深度学习的理论局限 》。 3.构建出不需要人类工程师过多参与的模型,工程师的任务不应该是无休止地。 4. 更好地系统性再利用先前学习到的特征和架构;基于可再利用的模块化子程序来构建元学习系统。 不同之处在于,我们已经不需要在硬编码程序(如神经网络)中学习参数值,而是通过离散搜索过程来生成源代码。 然而,超参数优只是一个简单的搜索过程,我们已经知道工程师的调整目标,即最小化(或最大化)网络中定义的损失函数。 现在,建立基本“AutoML”系统来完成大部分的超参数优工作已经是常见的做法。

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    这些神经网络细节,你都了解了吗

    阅读大概需要4分钟 跟随小博主,每天进步一丢丢 今天在写本科毕业论文的时候又回顾了一下神经网络的一些细节问题,特来总结下。 以前刚入门的时候只是从hidden_size,hidden_num,batch_size,lr,embed_size开始,但是后来才逐渐明白embed_size一般是设置完后不用再的,比如设定为 但是hidden_size,batch_size大家应该知道怎么,这里就不讲了。还有其他的细节部分,等以后详细用到了再总结给大家。 weight_decay weight_decay即权重衰退。 可以从实验看出weight_decay还是有点效果的,但不是对所有的试验有效果,所以这也是的一部分。 但是有时候也不一定会有效,所以这里需要通过来查看是否需要开启lr_decay。 pytorch代码为: ? ? 数据对比: ?

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    告别炼丹,谷歌“权重无关”神经网络开源了!

    其关键思想是通过不再强调权重来搜索网络结构,仅使用随机共享的权重,也可以执行各种任务的神经网络。终于可以不用炼丹了吗?快来复现看看! 神经网络训练中 “权重” 有多重要不言而喻。 开源地址: https://github.com/google/brain-tokyo-workshop/tree/master/WANNRelease 告别炼丹,使用随机共享权重足矣! 当训练神经网络完成一项给定任务时,无论是图像分类还是强化学习,通常都需要优与网络中每个连接相关的一组权重。 另一种已经取得实质性进展的成功的神经网络创建方法是神经架构搜索,它利用人工设计的组件(如卷积网络组件或transformer blocks)来构建神经网络架构。 在“权重无关神经网络”(WANN)论文中,我们提出了搜索具有这类偏差的网络的第一步:即使使用随机共享的权重,也可以执行各种任务的神经网络架构。

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    【哈工大版】Dynamic ReLU:Adaptively Parametric ReLU及Keras代码(记录6)

    续上一篇: 【哈工大版】Dynamic ReLU:Adaptively Parametric ReLU及Keras代码(记录5) 本文继续调整超参数,测试Adaptively Parametric APReLU的基本原理如下图所示: 1.jpg 首先,从之前的发现,当学习率从0.1降到0.01和从0.01降到0.001的时候,loss会有大幅的下降。 import numpy as np from keras.datasets import cifar10 from keras.layers import Dense, Conv2D, BatchNormalization , Reshape from keras.regularizers import l2 from keras import backend as K from keras.models import Model from keras import optimizers from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras.callbacks

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    【哈工大版】Dynamic ReLU:Adaptively Parametric ReLU及Keras代码(记录15)

    记录14里,只有2个残差模块,结果遭遇欠拟合了。这次增加一个残差模块试试。 自适应参数化ReLU激活函数的基本原理如下: 1.jpg Keras程序如下: #! *- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Apr 14 04:17:45 2020 Implemented using TensorFlow 1.0.1 and Keras import numpy as np from keras.datasets import cifar10 from keras.layers import Dense, Conv2D, BatchNormalization , Reshape from keras.regularizers import l2 from keras import backend as K from keras.models import Model from keras import optimizers from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras.callbacks

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    【哈工大版】Dynamic ReLU:Adaptively Parametric ReLU及Keras代码(记录7)

    续上一篇: 【哈工大版】Dynamic ReLU:Adaptively Parametric ReLU及Keras代码(记录6) 本文冒着过拟合的风险,将卷积核的个数增加成32个、64个和128个, APReLU激活函数的基本原理如下图所示: 1.jpg Keras代码如下: #! import numpy as np from keras.datasets import cifar10 from keras.layers import Dense, Conv2D, BatchNormalization , Reshape from keras.regularizers import l2 from keras import backend as K from keras.models import Model from keras import optimizers from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras.callbacks

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    【哈工大版】Dynamic ReLU:Adaptively Parametric ReLU及Keras代码(记录17)

    记录16的基础上,增加了两个残差模块,继续测试其在Cifar10图像集上的效果。 自适应参数化ReLU激活函数的基本原理如下: 1.jpg Keras程序: #! *- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Apr 14 04:17:45 2020 Implemented using TensorFlow 1.0.1 and Keras import numpy as np from keras.datasets import cifar10 from keras.layers import Dense, Conv2D, BatchNormalization , Reshape from keras.regularizers import l2 from keras import backend as K from keras.models import Model from keras import optimizers from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras.callbacks

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    使用 Keras Tuner 对神经网络进行超参数

    因此,我们可以使用Keras Tuner,这使得调整神经网络的超参数变得非常简单。就像你在机器学习中看到的网格搜索或随机搜索一样。 在本文中,你将了解如何使用 Keras Tuner 调整神经网络的超参数,我们将从一个非常简单的神经网络开始,然后进行超参数调整并比较结果。你将了解有关 Keras Tuner 的所有信息。 Keras 优器的好处在于,它将有助于完成最具挑战性的任务之一,即只需几行代码即可非常轻松地进行超参数优。 Keras tuner Keras tuner是一个用于调整神经网络超参数的库,可帮助你在Tensorflow中的神经网络实现中选择最佳超参数。 尾注 感谢你阅读这篇文章,我希望你发现这篇文章非常有帮助,并且你将在你的神经网络中实现 Keras tuner以获得更好的神经网络

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    【哈工大版】Dynamic ReLU:Adaptively Parametric ReLU及Keras代码(记录16)

    记录15的基础上,本文将第一个残差模块的卷积核数量,从16个增加到32个,同时将自适应参数化ReLU激活函数中第一个全连接层的神经元个数改成原先的1/16,继续测试其在Cifar10图像集上的效果 自适应参数化ReLU激活函数的基本原理如下: 1.jpg Keras程序: #! import numpy as np from keras.datasets import cifar10 from keras.layers import Dense, Conv2D, BatchNormalization , Reshape from keras.regularizers import l2 from keras import backend as K from keras.models import Model from keras import optimizers from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras.callbacks

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    【哈工大版】Dynamic ReLU:Adaptively Parametric ReLU及Keras代码(记录5)

    续上一篇: 【哈工大版】Dynamic ReLU:Adaptively Parametric ReLU及Keras代码(记录4) 本文继续测试自适应参数化ReLU(APReLU)激活函数在Cifar10 (这也是原始论文中的设置,在之前的四次中,将全连接层的神经元个数,设置成了输入特征图通道数的1/4,想着可以避免过拟合) 自适应参数化ReLU是Parametric ReLU激活函数的动态改进版本: 1.jpg Keras代码如下: #! , Reshape from keras.regularizers import l2 from keras import backend as K from keras.models import Model from keras import optimizers from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras.callbacks

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