首先，深度学习是关于表征的。在经典机器学习中，特征需要手工制作。深度学习背后的想法是，你让你的神经网络在训练时自己学习特征表示。 在神经网络的每一层之间，您有一个输入数据的表示形式。...最后一层给出了图像来自每个类的概率。 迁移学习背后的想法是，从另一个分类任务中学习的一些表示可能对您的任务有用。...迁移学习是关于在另一项任务上获取预训练网络的第一层，在其上添加新层，并在感兴趣的数据集上微调整个网络。...在顶部添加密集层 为了完成我们的模型，您需要将卷积基（形状为 (3, 3, 64)）的最后一个输出张量输入一个或多个 Dense 层以执行分类。密集层将向量作为输入（1D），而当前输出是 3D 张量。...首先，您将 3D 输出展平（或展开）为 1D，然后在顶部添加一个或多个 Dense 层。CIFAR 有 10 个输出类，因此您使用具有 10 个输出和 softmax 激活的最终 Dense 层。
我刚刚为一名客户完成了一个服装图片分类的iOS 应用程序开发的项目——在类似这样的项目里，迁移学习是一种非常有用的工具 为了有效地部分重训练神经网络，迁移学习是一种很好的方法。...为了达到这个目的，我们重新使用了之前已经构建起的模型架构以及大部分已经学习到的权重，使用标准的训练方法去学习剩下的还未重新使用的参数。 迁移学习 对比 非迁移学习 ?...在这里，我们确切地考虑为什么迁移学习如此有效 通过仅重新训练我们的最后一层，我们正在执行计算成本极低的优化（学习数百或数千个参数，而不是数百万）。...现在我们知道 InceptionV3 至少可以确认我正在吃什么，让我们看看我们是否可以使用基础数据表示重新训练并学习新的分类方案。 如上所述，我们希望冻结模型的前 n-1 层，然后重新训练最后一层。...下面，我们加载预训练模型; 然后，我们使用 TensorFlow 方法 .get_layer() 从原始模型中获取输入和倒数第二个（瓶颈）图层名称，并使用这两个层作为输入和输出构建新模型。
我刚刚为一名客户完成了一个服装图片分类的iOS 应用程序开发的项目——在类似这样的项目里，迁移学习是一种非常有用的工具 为了有效地部分重训练神经网络，迁移学习是一种很好的方法。...为了达到这个目的，我们重新使用了之前已经构建起的模型架构以及大部分已经学习到的权重，使用标准的训练方法去学习剩下的还未重新使用的参数。 迁移学习 对比 非迁移学习 ?...在这里，我们确切地考虑为什么迁移学习如此有效 通过仅重新训练我们的最后一层，我们正在执行计算成本极低的优化（学习数百或数千个参数，而不是数百万）。...现在我们知道InceptionV3至少可以确认我正在吃什么，让我们看看我们是否可以使用基础数据表示重新训练并学习新的分类方案。 如上所述，我们希望冻结模型的前n-1层，然后重新训练最后一层。...下面，我们加载预训练模型; 然后，我们使用TensorFlow方法 .get_layer() 从原始模型中获取输入和倒数第二个（瓶颈）图层名称，并使用这两个层作为输入和输出构建新模型。
在所有的这些“深度学习”方法中，有一种尤为突出，即对已学习representations的迁移，其有一种方法在迁移已学习的representations时，其简洁性、鲁棒性、有效性尤为突出。...本文我们展示了基于预训练计算机视觉模型的迁移学习的用途，并使用了keras TensorFlow抽象库。...图像经过网络前馈，将一个特定的层（通常是在最终分类器输出之前的一个层）作为一个representation，其对新任务绝对不会再训练。这种图像-矢量机制的输出，在后续任何任务中几乎都可以使用。...然后求出这些输出概率的平均数，并传送到一个线性SVM算法中来提供最终决策。 ?...对于四个基本分类器中的任何一个，我们都构建了一个可以选择适当特性的传递方法，并遵循LogisticRegression算法的途径。 ?
第三部分，进入卷积神经网络部分，在了解卷积层、池化层、Dense层卷积网络三个必要的组件之后，你将学会使用Keras Sequential模型构建卷积图像分类器，并使用良好的卷积层选择来微调模型。...神经元 “神经元”计算其所有输入的并进行加权求和，添加一个称为“偏差”的值，并通过所谓的“激活函数”提供结果。权重和偏差最初是未知的。它们将被随机初始化并通过在许多已知数据上训练神经网络来“学习”。...插图：使用已经训练过的复杂卷积神经网络作为黑匣子，仅对分类的最后一层进行再训练。这是迁移学习。 通过迁移学习，你可以从顶级研究人员已经开发的高级卷积神经网络架构和大量图像数据集的预训练中受益。...卷积将神经网络包含三个组件： 卷积层，将特定数量的卷积滤镜（convolution filters）应用于图像。对于每个子区域，图层执行一组数学运算以在输出特征映射中生成单个值。...在Keras中利用TPU组建现代卷积网络和实现分类 之前三个实验已经分别介绍了TPU、迁移学习和卷积网络，是不是已经觉得很厉害了？
第三部分，进入卷积神经网络部分，在了解卷积层、池化层、Dense 层卷积网络三个必要的组件之后，你将学会使用 Keras Sequential 模型构建卷积图像分类器，并使用良好的卷积层选择来微调模型。...在 Keras 中利用迁移学习 本次实验在 keras 中实现迁移学习，将强大的预训练模型应用于我们的数据集，不用费力重新训练模型。此外，本实验包含有关神经网络的必要理论解释。...插图：使用已经训练过的复杂卷积神经网络作为黑匣子，仅对分类的最后一层进行再训练。这是迁移学习。 通过迁移学习，你可以从顶级研究人员已经开发的高级卷积神经网络架构和大量图像数据集的预训练中受益。...卷积将神经网络包含三个组件： 卷积层，将特定数量的卷积滤镜（convolution filters）应用于图像。对于每个子区域，图层执行一组数学运算以在输出特征映射中生成单个值。...在 Keras 中利用 TPU 组建现代卷积网络和实现分类 之前三个实验已经分别介绍了 TPU、迁移学习和卷积网络，是不是已经觉得很厉害了？
本期，Siraj将教大家通过在Keras中用TensorFlow后端编写Python脚本，把原图像变成任意艺术家的风格，从而实现风格迁移。...已经知道如何对图像中包含的信息进行编码，它在每一层都可以通过学习过滤器来检测出某些通性，我们将利用过滤器来执行风格转换，而不需要顶部卷积层的原因是因为它的完全连接层和softmax函数，通过压缩维度特征映射来帮助图像进行分类并输出概率...分别通过网络运行输出图像和参考图像时，将从各自选择的隐藏层中获得一组特征表示，然后测量它们之间的欧氏距离以计算损失。 风格损失 这仍然是一个网络的隐藏层输出的函数，但稍微复杂一些。...一旦有了这个 ，就可以将风格损失定义为参考图像和输出图像的Gram矩阵之间的欧氏距离。我们会计算选择的每一层的风格损失的加权总和把它作为总的风格损失。...将损失函数合并为单个标量 调用助手类组合损失函数并给出它的模型和，输出图像作为参数。 5. 得到关于损失的输出图像的梯度 利用Keras的梯度函数，在后台转换为tf.gradients。
在这里，将这些模型的注意力图可视化。每个注意力图在ViT的最后一层中的不同头部之间进行平均。（a） TOAST方法能够将预先训练的骨干的注意力重新集中在特定任务的特征上，从而大幅提高下游性能。...3 算法设计流程 论文提出了自上而下注意力引导（TOAST），这是一种新的迁移学习方法，它给预训练模型添加一个自上而下的注意力模块，并只在迁移到下游任务时调整自上而下的注意力。...在特征选择之后，输出标记通过反馈路径发送回网络。反馈路径包含与前馈路径相同数量的层，每层是一个简单的线性变换。每层的输出经过另一个线性变换，作为第二次前馈中的自上而下输入发送到自注意力模块。...在预调整过程中，除了常规的有监督或无监督损失之外，论文还添加了的变分损失，它鼓励反馈路径从输出重构输入，作为反馈权重的正则化。 调整阶段。迁移到下游任务时，TOAST仅调整自上而下注意力模块中的参数。...基于实例的迁移学习是指利用特定的权重调整策略，从源领域中选择部分实例作为目标领域训练集的补充的方法。
：在ImageNet上得到一个预训练好的ConvNet网络，删除网络顶部的全连接层，然后将ConvNet网络的剩余部分作为新数据集的特征提取层。...内容相似性较高 内容相似性较低 小型数据集 迁移学习：高级特征+分类器 迁移学习：低级特征+分类器 大型数据集 微调 微调 上表指出了在如下4个场景下，该如何从这两种方法中做选择： 新数据集相比于原数据集在样本量上更小...因此，我们将添加一个新的全连接层，并进行初始化。 代码4 全局平均初始化函数GlobalAveragePooling2D将MxNxC张量转换后输出为1xC张量，其中C是图像的通道数。...然后我们添加一个维度为1024的全连接层Dense，同时加上一个softmax函数，得到[0,1]之间的输出值。 在这个项目中，我将演示如何实现迁移学习和微调。当然你可以在以后的项目中自由选用。...迁移学习：除去倒数第二层，固定所有其他层的参数，并重新训练最后一层全连接层。 2. 微调：固定用来提取低级特征的底部卷积层，并重新训练更多的网络层。 这样做，将确保更稳定和全局一致的训练网络。
在这篇文章中，我们会编写一个ResNet-50的网络，ResNet 152的小型版本，经常在开始的时候用在迁移学习上。 ? 深度革命 但是，提升网络的深度并不是简单的将网络层堆叠起来。...在我的Github repo上，我分享了两个Jupyter Notebook，一个是如DeepLearning.AI中所述，从头开始编码ResNet，另一个在Keras中使用预训练的模型。...左边的图演示了网络层的堆叠，一层接着一层。在右边的图中，我们仍然看了之前网络层的堆叠，但是我们还将原始的输入添加到卷层单元的输出。 ?...在Keras中用预训练库构建ResNet 我喜欢自己编写ResNet模型，因为它让我更好地理解了我经常在与图像分类，对象定位，分割等相关的许多迁移学习任务中使用的网络。...我在ResNet50模型中添加了全局平均池化层(global average pooling)和密集输出层(dense output)。
尤其是当我们在尝试处理现实生活中诸如图像识别、声音辨识等实际问题的时候。一旦你的模型中包含一些隐藏层时，增添多一层隐藏层将会花费巨大的计算资源。...优化模型的方式 6. 在数字识别中使用预训练模型 ▪ 只针对输出密集层(output dense layer)的重新训练 ▪ 冻结初始几层网络的权重因子 1. 什么是迁移学习？...我使用了3个卷积的模块，每个模块由以下部分组成： 32个5*5的filter 线性整流函数(ReLU)作为激活函数 4*4的最大值池化层 最后一个卷积模块输出的结果经过平整化后会被传递到一个拥有64的神经元的隐藏层上...这被称作是“迁移学习”，即将预训练的模型“迁移”到我们正在应对的特定问题中。...随后这些特征，会被传递到依据我们数据集训练的dense layer上。输出层同样由与我们问题相对应的softmax层函数所取代。 在vgg16中，输出层是一个拥有1000个类别的softmax层。
因此，很多研究者在改进模型时采用的方法是在专家设计和构建的模型基础上进行深入研究，一般情况下，专家会开源构建的模型结构和原理，有些会给出相应训练好的模型参数，可供其它研究人员直接使用，比如迁移学习等。...4.限制权重大小：可以限制某些层权重的最大范数（绝对值）以使得模型更加泛化。 5.不要修改第一层：神经网络的第一个隐藏层倾向于捕捉通用和可解释的特征，例如形状、曲线等。...因此，在应用迁移学习时，一般不会对经典模型的第一层进行修改，并且专注于优化其它层或添加隐藏层。 6.修改输出层：将模型默认值替换为适合的新激活函数和输出大小。...概率太低会导致收获甚微，太高导致训练不好； 在输入层和隐藏层上都使用dropout，这已被证明可以提高深度学习模型的性能； 使用衰减大的学习速率和大的动量； 限制权重，大的学习速率可能导致梯度爆炸，相关论文表明...下面是Keras中修改最后一层的例子，将MNIST的10类修改为14类： from keras.layers.core import Activation, Dense model.layers.pop
，不同之处在于添加了 width multiplier 作为超参数。...通过反复尝试，作者发现仍然可以用上述架构实现良好的风格迁移，一直到宽度参数为 0.3，在每一层上留下 9 个滤波器。最终结果是一个只有 11,868 个权重的神经网络。...如果所有层都在（因为你没有做任何类似于训练较宽的浅层网络的工作来模仿原始深度教师网络），那么它们仍将从后续计算的每一层中引入大量延迟，即使每一层都很小。...（由于你可以在手机 GPU 上安装更多模型，每个模型使用较少的 FLOPS，因此整体吞吐量会变得更好。但是每个模型的迭代仍然需要一段时间，在特定大小之后，每一层基本上是即时的。）...我想的是三四个层这样，在预训练风格迁移模型的确切像素输出上进行训练。或许值得一试。 Ikuyas： 这个方法和直接使用小模型有什么区别吗？我确定使用 11,868 个参数进行训练结果会更好。
Keras实际上只是一个可以运行在不同的深度学习框架之上的接口，如CNTK，Tensorflow或Theano。它的工作原理与所使用的后端无关，不管你使用哪种框架作为底层，Keras都可以运行。 ?...上图是Keras API的分层结构。可以看出，它可以无缝地运行在不同的框架之上。 在神经网络中，特定层中的每个节点都采用前一层输出的加权和，对它们应用数学函数，然后将结果传递给下一层。...在这些模型中，第一层将是输入层，需要我们自己定义输入的大小。然后可以添加其他我们需要的层，最终到达输出层。 ?...为了构建整个网络，我们只需在不同的层上重复这些过程，使用前一层的预测输出作为下一层的输入。如上图的右侧部分。接下来我们会用python实现模型来帮助你更好的理解。...最后，添加模型的其余层，添加LSTM层（而不是文中的RNN），dropout层和最终的softmax来计算输出。 ?
在这篇文章中，我会构建一个案例来说明为什么Keras的BN层对迁移学习并不友好，并给出对Keras BN层的一个修复补丁，以及修复后的实验效果。 1....Introduction 这一节我会简要介绍迁移学习和BN层，以及learning_phase的工作原理，Keras BN层在各个版本中的变化。...1.2 Batch Normalization是个啥 BN在2014年由Loffe和Szegedy提出，通过将前一层的输出进行标准化解决梯度消失问题，并减小了训练达到收敛所需的迭代次数，从而减少训练时间...用户可以静态地，在model或tensor添加到一个graph中之前，将learning_phase设为某个值（虽然官方不推荐手动设置），设置后，learning_phase就不可以修改了。...假设你没有足够的数据训练一个视觉模型，你准备用一个预训练Keras模型来Fine-tune。但你没法保证新数据集在每一层的均值和方差与旧数据集的统计值的相似性。
输出层之前通常有一些隐含层，一般我们不能直接看到他们的输出（因为他们的输出并不是最后输出，而是作为下一层的输入，因此无法直接看到），注意当处理回归问题时，最后一层也就是输出层是线性单元，也就是没有应用激活函数...，当我们要处理分类或者其他问题时，仍然需要对应的激活函数； 通过keras.Sequential创建多层神经网络方式很简单，只要从第一层到最后一层依次通过layer定义即可，第一层获取输入，最后一层产生输出...二者的目的都是解决原始模型的过拟合问题，思路是一样的； 增加Dropout 在keras中，Drouput作为层使用，作用于其下的一层，通过参数rate指定随机取出的比例： keras.Sequential...：分类与回归在损失函数应用上不同，比如MAE和准确率； 输出层输出类型：也就是网络结构最后一层输出的内容，之前都是数值，如果是二分类问题，则应该是0/1； Sigmoid函数 Sigmoid函数同样作为激活函数...，区别在于最后一层的激活函数选择sigmoid用于输出概率： from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers model
近期加利福尼亚大学的研究者构建了基于Keras-Fortran的桥梁接口（KFB），并利用FKB解决有关全球气候模拟实验方法的鲁棒性的问题，在该方法中，利用深度学习神经网络模拟次网格物理过程。...结果揭示了：离线验证错误和在线性能之间以前无法识别的强关系，其中优化器的选择是至关重要的；这有助于确定新的优化的NN模型，与之前的结果相比，该模型的稳定性提高了500倍。...也就是说，初始的网络模型可以在Fortran中构建，在初始训练和测试之后，可以迁移到Keras进行评估。这使得可以利用GPU训练Keras模型，然后嵌入到Fortran代码中。...自定义层 为了在Fortran中应用神经网络，FKB扩展了神经Fortran库。同时引入了可扩展的层模块，为了实现一个层，可以简单的扩展层的类型并且指定前向和后向函数。...而且通过重构层的格式，可以构建任意层。所有的操作都限制在层模块中，从而可以将上一层的输出作为下一层的输入。 FKB支持全连接或密集层、dropout、BM。而且很多Keras中的标准层都可以使用。
选取一个池化窗口（一般为2*2），然后从左往右进行扫描，步长一般为2。如下图MaxPooling操作，选取池化窗口中最大值作为该位置的输出。...通过卷积池化操作后得到的是多个特征矩阵，而全连接层的输入为向量，所以在进行全连接层之前，要将多个特征矩阵“压平”为一个向量。...所以这层输出的尺寸为32-5+1=28，深度为6。 第二层：池化层，该层的输入为第一层的输出，是一个28*28*6的节点矩阵。...第四层：池化层，该层使用2*2的过滤器，步长为2，故本层的输出矩阵为5*5*16。 第五层：全连接层，如上文所说，在全连接层之前，需要将5*5*16的矩阵“压扁”为一个向量。...另外，当我们的数据不足的时候，使用迁移学习思想也是一个很好的想法。在下图，将简单的通过迁移学习实现VGG16。但是由于VGG16模型要求输入为RGB图像，所以需要使用opencv模块对图像进行处理。
，每一层都会将输入转换的更接近结果一点； 激活函数 激活函数作用于层的输出，最常用的是整流函数max(0,x)，纠正函数将负部分处理为0，当我们将整流函数应用于一个线性单元时，也就得到了ReLU，而之前的线性公式...堆叠dense层 输出层之前通常有一些隐含层，一般我们不能直接看到他们的输出（因为他们的输出并不是最后输出，而是作为下一层的输入，因此无法直接看到），注意当处理回归问题时，最后一层也就是输出层是线性单元...在keras中，Drouput作为层使用，作用于其下的一层，通过参数rate指定随机取出的比例： keras.Sequential([ # ......分类问题 之前处理的都是回归问题，处理分类问题的区别只有以下两点： 损失函数：分类与回归在损失函数应用上不同，比如MAE和准确率； 输出层输出类型：也就是网络结构最后一层输出的内容，之前都是数值，如果是二分类问题...，区别在于最后一层的激活函数选择sigmoid用于输出概率： from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers model
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