在下文中，如果某些内容和你看的某本书或者某个帖子上的不一样，不要惊慌，多看几本书，多打开几个帖子，你会发现每个都不一样，所以模式具体是如何表现并不重要，重要的是，了解这三个模式主要的目的和思想是什么：
模块融合：将一些相邻模块进行融合以提高计算效率，比如conv+relu或者conv+batch normalization+relu，最常提到的BN融合指的是conv+bn通过计算公式将bn的参数融入到weight中，并生成一个bias；
pytorch可以给我们提供两种方式来切换训练和评估(推断)的模式，分别是：model.train( ) 和 model.eval( )。
keras默认提供了如何获取某一个层的某一个节点的输出，但是没有提供如何获取某一个层的输出的接口，所以有时候我们需要获取某一个层的输出，则需要自己编写代码，但是鉴于keras高层封装的特性，编写起来实际上很简单，本文提供两种常见的方法来实现，基于上一篇文章的模型和代码： keras自定义回调函数查看训练的loss和accuracy
若有些网络的最后一层不是FC层，那么我们可以先去获取最后一层的层名，再根据层名进行替换
这张图显示了一个滤波器的某时刻的运作过程，最左边的是原图，中间是滤波器，最右边是结果，它会进行一个内积运算，图中也展示了这个过程
文章来源：CSDN 作者：大饼博士X 关于卷积神经网络CNN，网络和文献中有非常多的资料，我在工作/研究中也用了好一段时间各种常见的model了，就想着简单整理一下，以备查阅之需。 Lenet，1986年 Alexnet，2012年 GoogleNet，2014年 VGG，2014年 Deep Residual Learning，2015年 Lenet 就从Lenet说起，可以看下caffe中lenet的配置文件（1），可以试着理解每一层的大小，和各种参数。由两个卷积层，两个池化层，以及两个全连接层组成。
#PhalGo-ADM思想 关于ADM思想主要是指在API开发中使用API,Domain和Model三层结构,PhalGo从PhalApi中学习并且推崇这种设计模式,这种模式的好处在于分工明确,业务复用,数据复用可以减少复杂业务重复的代码量,**很多框架关心性能，而不关心人文；很多项目关心技术，而不关注业务。**ADM设计就是从业务的角度出发建立的开发规范. ##ADM分工协作 ###Api Api层可以理解为是请求开始结束以及组合业务的地方,主要负责以下几件事情: 获取请求参数并且验证请求参数的有效性 对
问题：网上下载了resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5，更改了Resnet50后，由于所有层均参加训练，导致训练速度慢。实际上只需要训练最后3层，前面的层都不需要训练。
构建简单的CNN模型识别cifar数据集。 经过几天的简单学习，尝试写了一个简单的CNN模型通过cifar数据集进行训练。效果一般，测试集上的的表现并不好，说明模型的构建不怎么样。
经过debug分析，原因出在model建立过程中前面lambda层的inbound_node列表中含有后面层，因此从上到下load时，会找不到后面层。重新建立一次model，然后用model.summary() 可以看出其中的原因。
VGG16是由16层神经网络构成的经典模型，包括多层卷积，多层全连接层，一般我们改写的时候卷积层基本不动，全连接层从后面几层依次向前改写，因为先改参数较小的。
View：它是提供给用户的操作界面，是程序的外壳； Model：是程序需要操作的数据和信息； Controller：接收View层传递过来的指令，选取Model层对应的数据，进行相应操作。
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可以看到cifar服装图片数据集存在50000个训练样本，10000个测试样本；数据集是四维的。
现在网上关于mvp架构的文章有很多，但是对于一些不是特别理解这个架构的开发者，不是很友好，所以，我要写一篇博客，通过我的努力，让大家能够更好的理解他，并使用他。下面是我这片文章要讲解的内容。
问题来了回到工程项目需求,每个cell都有增加减少按钮 而且需要有选中效果在View层.意味着MVC架构模式中 我在View层对Model进行了修改.
JavaScript的UI设计模式，主流上可以分为MVC，MVP和MVVM，本文主要剖析这三种模式的异同。
本文记录pytorch框架中模型的几种状态，主要分为训练和测试两种情况来说。 model.train() 启用 Batch Normalization 和 Dropout。 如果模型中有BN层(Batch Normalization）和Dropout，需要在训练时添加model.train()。model.train()是保证BN层能够用到每一批数据的均值和方差。对于Dropout，model.train()是随机取一部分网络连接来训练更新参数。 model.eval() 不启用 Batch
Keras 适合快速体验 ，keras的设计是把大量内部运算都隐藏了，用户始终可以用theano或tensorflow的语句来写扩展功能并和keras结合使用。
这几天看了不少三层架构的资料，整理整理 ——故写篇博文谈谈自己的看法。 三层架构概念： 三层架构(3-tier application) 通常意义上的三层架构就是将整个业务应用划分为：表现层（UI）、业务逻辑层（BLL）、数据访问层（DAL）。区分层次的目的即为了“高内聚，低耦合”的思想，复杂项目不能把SQL语句直接写到程序里，不模块话，难以维护。应该采取三层架构。 1、表现层（UI）：通俗讲就是展现给用户的界面，即用户在使用一个系统的时候他的所见所得。 2、业务逻辑层（BLL）：针对具体问题的操作，也可以
当今时代，React、Vue、AngularJS 三大框架横行，我们很难争论出哪个是最好的框架，但三者共同点是 MVVM 的模式，用一张简单的图可以看到，MVVM 模式最出色的是 ViewModel 层，ViewModel 帮我们摆脱了麻烦的 DOM 操作，相比 MVC 模式有了质的飞跃。
在前两篇博客《C#开发BIMFACE系列42 服务端API之图纸对比》、《C#开发BIMFACE系列43 服务端API之图纸拆分》中介绍了单文件多图框的拆分与对比
前言 第一篇文章的结尾对时尚版MVP结构做了一个简单的预告，下面继续从时尚版MVP说起。 时尚版MVP架构-Model层的优化 在从乞丐版MVP架构优化成平民版MVP架构的过程中，几乎每个单元都做了很大优化并封装到了base层，但是唯独Model层没什么变化。所以，时尚版MVP架构的优化主要就是对Model层的优化。 单独封装，集中管理 Model层相比其他单元来说比较特殊，因为它们更像一个整体，只是单纯的帮上层拿数据而已。再就是MVP的理念是让业务逻辑互相独立，这就导致每个的网络请求也被独立成了单个Mo
Jade Gu，携程高级前端开发专家，负责度假前端框架设计和 Node.js 基础设施建设等工作。
前言 上回我们处理好了中文文本，具体的步骤如下： 数据情况 中文文本分词 建立token token转换为列表 统一长度 那这篇文章我们就使用MLP和LSTM模型来训练我们的数据。 MLP建模 模型结构 嵌入层：用于转换为向量列表（NLP知识点） 平坦层 隐藏层 输出层 建立模型 from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense,Dropout,Embedding,Flatten model = Sequential()
参考： 各模型完整代码 周莫烦的教学网站 这个网站上有很多机器学习相关的教学视频，推荐上去学习学习。 Keras 是一个兼容 Theano 和 Tensorflow 的神经网络高级包, 用他来组件一个神经网络更加快速, 几条语句就搞定了. 而且广泛的兼容性能使 Keras 在 Windows 和 MacOS 或者 Linux 上运行无阻碍. 今天来对比学习一下用 Keras 搭建下面几个常用神经网络： 回归 RNN回归 分类 CNN分类 RNN分类 自编码分类 它们的步骤差不多是一样的： [导入模块
在《站在巨人的肩膀上：迁移学习》一文中，我们谈到了一种迁移学习方法：将预训练的卷积神经网络作为特征提取器，然后使用一个标准的机器学习分类模型（比如Logistic回归），以所提取的特征进行训练，得到分类器，这个过程相当于用预训练的网络取代上一代的手工特征提取方法。这种迁移学习方法，在较小的数据集（比如17flowers）上也能取得不错的准确率。
MVC分别是 Model（模型）、View（视图）、Controller（控制器）三个模块。View（视图层）最主要完成前端的数据展示，Controller（控制层）是对数据的接收和触发事件的接收和传递，Model（模型层）则是对数据的储存和处理，再传递给视图层相应或者展示。如下图所示，整个过程是单链条的传递，在前端开发中多将业务逻辑写在View层，使得View层比较厚，而Controller层比较薄。 缺点： 1、 开发者在代码中大量调用相同的 DOM API，处理繁琐 ，操作冗余，使得代码难以维护。
在统计学和机器学习中，组合使用多种学习算法往往比单独的任何的学习算法更能获得好的预测性能。与统计力学中的统计集成不同（通常是无穷大），机器学习的集成由具体的有限的替代模型集合构成，但通常在这些备选方案中存在更灵活的结构。 使用集成主要是为了找到一个不一定包含在它所建立的模型的假设空间内的假设。从经验来看，当模型之间存在差异显著时，集成通常会产生更好的结果。 动机 如果你看过一些大型机器学习竞赛的结果，你很可能会发现，最好的结果是往往是由集成模型取得而不是由单一模型来实现。例如，ILSVRC2015（201
上一篇推文如何让你的YOLOV3模型更小更快？ 给大家介绍了一下利用BN层的参数对YOLOV3检测模型进行剪枝，最终获得了2倍的速度增涨。但需要注意的是，这个剪枝有一些缺点，例如剪枝剪得不够极限，可能还有一些冗余通道存在，另外和shortcut层相邻的卷积层以及上采样层前的卷积层并没有剪枝。并且剪枝之后模型的通道数会变成一些奇怪的数字例如，这在推理过程中会浪费一部分硬件的内存，并对模型的推理速度产生影响。最后，很多人在简单的检测场景中（例如一个类别的检测）倾向使用YOLOV3-Tiny这个小模型，我们可以通过剪枝使得这个模型更小，但上次的项目是不支持的。基于上面的需求，coldlarry开发了一个完整的YOLOV3剪枝库，可以满足刚刚提高的所有需求，代码地址如下：https://github.com/coldlarry/YOLOv3-complete-pruning。
我们知道，深度学习也是机器学习的一个范畴，所以它满足机器学习的基本思想：从数据中拟合出某种规律，只是它的模型结构与经典机器学习的模型不同，且具有特色：它的模型结构像人脑的神经元一样连接，所以我们也把这种结构叫做神经网络
我们希望预测Twitter上一条新闻会被转发和点赞多少次。模型的主要输入是新闻本身（一个词语序列）。但我们还可以拥有额外的输入（如新闻发布的日期等）。这个模型的损失函数将由两部分组成，辅助的损失函数评估仅仅基于新闻本身做出预测的情况，主损失函数评估基于新闻和额外信息的预测的情况，即使来自主损失函数的梯度发生弥散，来自辅助损失函数的信息也能够训练Embeddding和LSTM层。在模型中早点使用主要的损失函数是对于深度网络的一个良好的正则方法。总而言之，该模型框图如下：
如何构建具有自定义结构和层次的神经网络:Keras中的图卷积神经网络(GCNN) 在生活中的某个时刻我们会发现，在Tensorflow Keras中预先定义的层已经不够了!我们想要更多的层!我们想要建
最近项目要重构，首当其冲的就是代码结构，因为很多原因之前很少考虑代码结构的事情。终于要抽出一部分时间来重构这个项目，首先是整个项目的结构和代码逻辑不太符合MVC，又顺便了解了一下iOS里的MVC模式的概念。首先MVC模式不光定义了每一部分在整个应用中扮演的角色，也定义了各个部分相互沟通交流的方式。每一部分都扮演着不同的角色，分工明确，降低耦合，减少依赖，使得每一部分都能够复用，这也是MVC模式的意义和目的所在。下面就简单描述一下MVC模式里对每一个角色的职能和责任。
model.train()的作用是启用 Batch Normalization 和 Dropout。
开篇的这张图代表ILSVRC历年的Top-5错误率，我会按照以上经典网络出现的时间顺序对他们进行介绍，同时穿插一些其他的经典CNN网络。
在软件开发领域，将复杂系统分解成更小、管理得当的部分是一种常见且有效的实践。这种分解不仅有助于提高代码的可维护性和可扩展性，还能提升开发效率。其中，Controller、Service、DAO三层架构是一种广泛采用的设计模式，它通过将应用程序划分为三个主要层次来实现这一目标。本文旨在深入探讨这三层架构的设计理念、各层职责及其在实际开发中的应用。
在解决一个任务时，我会选择加载预训练模型并逐步fine-tune。比如，分类任务中，优异的深度学习网络有很多。
AlexNet是深度学习领域中的经典卷积神经网络（CNN）模型之一，由Alex Krizhevsky等人提出，并在2012年的ImageNet图像识别竞赛中取得了重大突破。本文将介绍AlexNet的基本结构和关键特点，帮助读者深入了解这一算法。
选自TowardsDataScience 机器之心编译 参与：刘晓坤、黄小天 在统计学和机器学习领域，集成方法（ensemble method）使用多种学习算法以获得更好的预测性能（相比单独使用其中任何一种算法）。和统计力学中的统计集成（通常是无穷集合）不同，一个机器学习集成仅由一个离散的可选模型的离散集合组成，但通常拥有更加灵活的结构 [1]。 GitHub 地址：https://github.com/LawnboyMax/keras_ensemblng 使用集成的主要动机是在发现新的假设，该假设不一定存
本文介绍卷积神经网络的入门案例，通过搭建和训练一个模型，来对10种常见的物体进行识别分类；使用到CIFAR10数据集，它包含10 类，即：“飞机”，“汽车”，“鸟”，“猫”，“鹿”， “狗”，“青蛙”，“马”，“船”，“卡车” ；共 60000 张彩色图片；通过搭建和训练卷积神经网络模型，对图像进行分类，能识别出图像是“汽车”，或“鸟”，还是其它。
文件下载：https://download.csdn.net/download/sxf1061700625/19229828
LeNet 诞生于 1994 年，是最早的卷积神经网络之一，并且推动了深度学习领域的发展
【磐创AI导读】：本系列文章介绍了与tensorflow的相关知识，包括其介绍、安装及使用等。本篇文章将接着上篇文章继续介绍它的使用。查看上篇：一文上手最新TensorFlow2.0系列（二）。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
它是在 JSP + Bean (Model + View) 基础上升级演变过来的，称之为 Model1,相对于 MVC 而言，它是将 Controller 和 View 两者结合在一起。前后端高度耦合，代码难以复用
卷积神经网络（Convolution Neural Networks，CNN）是一类包含卷积计算的前馈神经网络，是基于图像任务的平移不变性（图像识别的对象在不同位置有相同的含义）设计的，擅长应用于图像处理等任务。在图像处理中，图像数据具有非常高的维数（高维的RGB矩阵表示），因此训练一个标准的前馈网络来识别图像将需要成千上万的输入神经元，除了显而易见的高计算量，还可能导致许多与神经网络中的维数灾难相关的问题。
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算的前馈神经网络，是基于图像任务的平移不变性（图像识别的对象在不同位置有相同的含义）设计的，擅长应用于图像处理等任务。在图像处理中，图像数据具有非常高的维数（高维的RGB矩阵表示），因此训练一个标准的前馈网络来识别图像将需要成千上万的输入神经元，除了显而易见的高计算量，还可能导致许多与神经网络中的维数灾难相关的问题。
之前讲过关于模型剪枝的文章深度学习算法优化系列七 | ICCV 2017的一篇模型剪枝论文，也是2019年众多开源剪枝项目的理论基础 并分析过如何利用这个通道剪枝算法对常见的分类模型如VGG16/ResNet/DenseNet进行剪枝，见深度学习算法优化系列八 | VGG，ResNet，DenseNe模型剪枝代码实战 ，感兴趣的可以去看看。这篇推文主要是介绍一下如何将这个通道剪枝算法应用到YOLOV3上，参考的Github工程地址为：https://github.com/Lam1360/YOLOv3-model-pruning。
Keras 函数式 API 是定义复杂模型（如多输出模型、有向无环图，或具有共享层的模型）的方法。
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