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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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    《云安全最佳实践-创作者计划》火热征稿中

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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。 可视化预测动态。在训练过程中,我喜欢在固定的测试批次上可视化模型的预测。这些预测的“动态”会让你对训练的进展有非常好的直觉。 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。 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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    机器学习股票价格预测从爬虫到预测-预测

    二 OK,现在我们按照机器学习股票价格预测初级实战这篇文章的方法对黄金价格进行预测,主要思路就是,通过对预测当天前两天的涨跌情况作为特征,而标签为预测当天的涨跌情况。 我们来试试对于预测sample进行动态改变会对预测结果带来多少影响。 再有,我这套代码的训练泛化性并不高,我在sample训练之后,虽然划分了训练集和测试集,但每次预测完一个测试数据就会把这条数据在下次预测的时候添加到训练数据集里,所以结果差距不大,确实在情理之中。 三 文章差不多要结束了,我们的价格预测,实际上还差得远呢,最重要的是,我并不是一个专业的金融分析师,做这样的量化交易与预测分析,显然是需要金融专业的人和程序员配合才能擦出火花,我一直觉得金融是机器学习目前最适用的领域了 参考文章:关于涨跌的思考 https://www.ricequant.com/community/topic/103 推荐阅读 量化交易与人工智能到底是咋回事 机器学习股票价格预测初级实战 机器学习股票价格预测从爬虫到预测

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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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    利用keras使用神经网络预测销量操作

    keras非常方便。 不解释,直接上实例。 代码如下: #-*- coding: utf-8 -*- #使用神经网络算法预测销量高低 import pandas as pd #参数初始化 inputfile = 'data/sales_data.xls , y, nb_epoch = 1000, batch_size = 10) #训练模型,学习一千次 yp = model.predict_classes(x).reshape(len(y)) #分类预测 补充知识:利用Keras搭建神经网络进行回归预测 我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ from keras.datasets import boston_housing from keras import 以上这篇利用keras使用神经网络预测销量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。

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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 》。 《深度学习的理论局限》一文加深了我们对深度神经网络机理的理解,进一步了解目前的技术局限性和研究现状,那么我们能预测到深度学习在短期内的可能发展方向吗? 下面纯粹是一些个人见解。 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。 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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    【哈工大版】Dynamic ReLU:Adaptively Parametric ReLU及Keras代码(记录4)

    续上一篇: 【哈工大版】Dynamic ReLU:自适应参数化ReLU及Keras代码(记录3) 本文在ResNet中采用了自适应参数化ReLU,继续测试它在Cifar10上的效果。 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 - acc: 0.9798 Traceback (most recent call last): KeyboardInterrupt 这次是故意中断的,估计跑完500个epoch,效果也没有上一篇(记录

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    【干货】基于pytorch的CNN、LSTM神经网络模型小结

    这是最近两个月来的一个小总结,实现的demo已经上传github,里面包含了CNN、LSTM、BiLSTM、GRU以及CNN与LSTM、BiLSTM的结合还有多层多通道CNN、LSTM、BiLSTM等多个神经网络模型的的实现 分钟入门pytorch,参考地址 :http://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html (二) CNN、LSTM 卷积神经网络 (六)及其策略 神经网络参数设置 CNN中的kernel-size:看过一篇paper(A Sensitivity Analysis of (and Practitioners’ Guide to) 宽卷积、窄卷积,在深层卷积model中应该需要使用的是宽卷积,使用窄卷积的话会出现维度问题,我现在使用的数据使用双层卷积神经网络就会出现维度问题,其实也是和数据相关的 ? 七)参考致谢 你有哪些deep learning(rnn、cnn)的经验?

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    step-by-step: 夕小瑶版神经网络指南

    今天终于下定决心必须要码一篇了,下午临时决定写一篇神经网络的文章,嗯,就是这一篇啦。 ? 序言 虽然现在仅仅靠已经在深度学习领域不是香饽饽了,但是如果连参数都不会调,那可能连肉汤都喝不到的。 毕竟你有再好的idea,也需要有一个漂亮的实验结果去支撑的对不对,参数不好,千里马也容易被当成骡子。 说到,也不得不吐槽现在行业里论文复现难的问题。 前的准备 好啦,回到正题上。在之前,小夕强烈建议在代码里完成下面几件事: 可视化训练过程中每个step(batch)的loss。 如果使用tensorflow,记得设置GPU内存动态增长(除非你只有一个GPU并且你确信一个训练任务会消耗GPU的一大半显存) 另外,初始阶段记得关闭L2、Dropout等用来调高模型泛化能力的超参数呐 然而,不仅是小夕的经验,业界广泛的经验就是Adam找到的最优点往往不如精的SGD找到的超参数质量高。因此如果你想要追求更加极限的性能的话,momentum还是要会调的哦。

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