tf2集成的keras非常好用,对一些简单的模型可以快速搭建,下面以经典mnist数据集为例,做一个demo,展示一些常用的方法
深度学习模式可能需要几个小时,几天甚至几周的时间来训练。 如果运行意外停止,你可能就白干了。 在这篇文章中,你将会发现在使用Keras库的Python训练过程中,如何检查你的深度学习模型。 让我们开始
如果你玩过电子游戏,你就会明白为什么检查点(chekpoint)是有用的了。举个例子,有时候你会在一个大Boss的城堡前把你的游戏的当前进度保存起来——以防进入城堡里面就Game Over了。 机器学
Keras简单而优雅,类似于scikit-learn。然而,它非常强大,能够实施和训练最先进的深度神经网络。
keras是一个十分便捷的开发框架,为了更好的追踪网络训练过程中的损失函数loss和准确率accuracy,我们有几种处理方式,第一种是直接通过 history=model.fit(),来返回一个history对象,通过这个对象可以访问到训练过程训练集的loss和accuracy以及验证集的loss和accuracy。
正则化技术对于防止模型过度拟合至关重要,并能使它们在验证和测试集上表现更好。本指南提供了可用于TensorFlow中正则化的四种关键方法的代码的全面概述。
选自Github 机器之心编译 参与:蒋思源、刘晓坤 本文从最基本的依赖项开始,依次配置了 VS 2015、Anaconda 4.4.0、CUDA 8.0.61 和 cuDNN v5.1 等基本环境,然后再从 Keras 出发安装 Theano、TensorFlow 和 CNTK 以作为其后端。在完成配置深度学习框架后,本文分别利用这三个框架作为 Keras 后端在 CPU 和 GPU 上训练了一个标准的卷积神经网络,完成该简单的卷积网络也就意味着我们完成了深度学习环境的配置。 从零开始:深度学习软件环境安
该配置版本最后更新的日期是今年七月,该更新版本允许本地使用 3 个不同的 GPU 加速后端,并添加对 MKL BLAS 库的支持。
1. loss是整体网络进行优化的目标, 是需要参与到优化运算,更新权值W的过程的
因为我只想要最佳的模型,所以没有尝试保存所有有提升的模型,结果是什么样自己试。。。
本文将简要介绍Keras的功能特点,使用Keras构建模型一般流程的6个步骤,以及使用Keras处理mnist分类问题的一个简单范例。
开始深度学习的内容,本文是《Python深度学习》一书中的实战案例:电影评论的二分类问题。
为了解决 cifar100 val_acc 过低的问题,本质上是过拟合问题,所以特地去 papers with code 网站上看了下 cifar100 benchmark 目前第一名做到了多少,如下图所示,val_cc = 0.96,有点东西哈,所以目前要做的是研究 SAM (Sharpness-Aware Minimization),主要用于提升模型的泛化性。
这是一个典型的二分类问题。使用的是IMDB数据集,训练集是25000条,测试也是25000条
前文我们用keras的Sequential 模型实现mnist手写数字识别,准确率0.9713。今天我们完成day40-42的课程,实现猫、狗的识别。
与我们上篇博文[Keras深度学习浅尝]实战一结构相同,修改的地方有,定义网络与模型训练两部分,可以对比着来看。通过使用RNN结构,预测准确率略有提升,可以通过修改超参数以获得更优结果。 代码部分
Python 的 Keras 库来学习手写数字分类,将手写数字的灰度图像(28 像素 ×28 像素)划分到 10 个类别 中(0~9) 神经网络的核心组件是层(layer),它是一种数据处理模块,它从输入数据中提取表示,紧接着的一个例子中,将含有两个Dense 层,它们是密集连接(也叫全连接)的神经层,最后是一个10路的softmax层,它将返回一个由 10 个概率值(总和为 1)组成的数组。每个概率值表示当前数字图像属于 10 个数字类别中某一个的概率 损失函数(loss function):网络如何衡量在训练数据上的性能,即网络如何朝着正确的方向前进 优化器(optimizer):基于训练数据和损失函数来更新网络的机制
网络模型的介绍: 1,输入网络的形状为(-1,256) 2,Embedding后为(-1,256,16)网络参数为(10000,16) 3,GlobalAveragePooling1D后为(-1,16)详细介绍见此 4,Dense1后(-1,16)网络参数为w:1616 + b:116 共计272 4,Dense2后(-1,1)网络参数为w:161 + b:11 共计17个参数
2012年 AlexNet 在 ImageNet 上显著的降低了分类错误率,深度神经网络进入迅速发展阶段。在2014年牛津大学机器人实验室尝试构建了更深的网络,文章中称为"VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS",如VGG16,有16层,虽然现在看起来稀疏平常,但与 AlexNet 相比,翻了几倍。这个阶段,主要是没有解决网络太深梯度反向传播消失的问题,且受限于GPU等硬件设备的性能,所以深度网络不易于训练。不过,VGG 显然是当时最好的图像分类模型,斩获 ILSVRC 比赛冠军。顺便说下,2012年之后,标准数据集主要是ImageNet,到后来又有微软的COCO数据集。
数据增强是从现有的训练样本中生成更多的训练数据,方法是利用多种能够生成可信图像的随机变换来增加样本,比如对图片进行角度变换,平移等方法 目的是为了防止模型的过拟合
【导读】Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库,可以作为Tensorflow、和Theano的高阶应用程序接口,进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化。本系列将教你如何从零开始学Keras,从搭建神经网络到项目实战,手把手教你精通Keras。相关内容参考《Python深度学习》这本书。
从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章分享了循环神经网络RNN的原理知识,并采用Keras实现手写数字识别的RNN分类案例及可视化呈现。这篇文章作者将带领大家用Keras实现RNN和LSTM的文本分类算法,并与传统的机器学习分类算法进行对比实验。基础性文章,希望对您有所帮助!同时,如果文章中存在错误或不足之处,也欢迎与我探讨,作者也是初学者,非常希望您的交流能促进共同成长。感谢参考文献中基基伟老师、知乎老师们的文章,共勉~
1:首先,我给我的MixTest文件夹里面分好了类的图片进行重命名(因为分类的时候没有注意导致命名有点不好)
|---------01.jpg
图结构在现实世界中随处可见。道路、社交网络、分子结构都可以使用图来表示。图是我们拥有的最重要的数据结构之一。
***** 以下有关代码全是在jupyter notebook 里面调试完后曾,如果直接复制粘贴到pycharm可能不太行,自己得改改
https://github.com/huzixuan1/Loader_DateSet
与我们上篇博文[Keras深度学习浅尝]实战一结构相同,修改的地方有,定义网络与模型训练两部分,可以对比着来看。通过使用CNN结构,预测准确率略有提升,可以通过修改超参数以获得更优结果。 代码部分
【AI100 导读】欢迎阅读《数学不好,也可以学好人工智能》系列的第五篇文章。如果你错过了之前的四部分,一定记得把它们找出来看一下!本文主要介绍了深度学习架构——深度卷积神经网络(DCNN),以及作者
我们基于CNN实现Cifar10 数据集分类把这段相同的代码在不同主流深度学习进行测试,得到训练速度的对比数据。
基于keras的双层LSTM网络和双向LSTM网络中,都会用到 LSTM层,主要参数如下:
有些教程会推荐安装nightly,它适用于在一个全新的环境下进行TensorFlow的安装,默认会把需要依赖的库也一起装上。我使用的是anaconda,本文我们安装的是纯净版的tensorflow,非常简单,只需打开Prompt:
你好,我是云哥。本篇文章为大家介绍一个可以帮助大家优雅地进行深度学习研究的工具:pytorch-lightning。
随着计算机处理能力的提高,人工智能模型的训练时间并没有缩短,主要是人们对模型精确度要求越来越高。为了提升模型精度,人们设计出越来越复杂的深度神经网络模型,喂入越来越海量的数据,导致训练模型也耗时越来越长。这就如同PC产业,虽然CPU遵从摩尔定律,速度越来越快,但由于软件复杂度的提升,我们并没有感觉计算机运行速度有显著提升,反而陷入需要不断升级电脑硬件的怪圈。
本文分为四个部分,第一部分简要介绍LSTM的应用现状;第二部分介绍LSTM的发展历史,并引出了受众多学者关注的LSTM变体——门控递归单元(GRU);第三部分介绍LSTM的基本结构,由基本循环神经网络结构引出LSTM的具体结构。第四部分,应用Keras框架提供的API,比较和分析简单循环神经网络(SRN)、LSTM和GRU在手写数字mnist数据集上的表现。
通常对于神经网络来说,如果自己训练将会非常的费时间,有一种方法就是用别人在大样本上训练好的数据,然后使用在自己的网络上,比如,我们的分类目标是猫和狗的分类,如果存在一种大数据的动物分类器,那么就可以实现我们猫和狗分类的目的 有两种方式实现
这里让x[:, attention_column] = y[:, 0],X数据的第一列等于Y数据第零列(其实就是label),这样第一列数据和label的相关度就会很大,最后通过输出相关度来证明思路正确性。
本文记录了第一个基于卷积神经网络在图像识别领域的应用:猫狗图像识别。主要内容包含:
转载来源:AI 研习社编译的技术博客 原标题:Tensorflow Vs Keras? — Comparison by building a model for image classificatio
原文链接:https://www.pyimagesearch.com/2018/05/07/multi-label-classification-with-keras/
此数据包含大小为150x150、分布在6个类别下的约25k图像。 {'建筑物':0,'森林':1,'冰川':2,'山':3,'海':4,'街道':5}
seq2seq 模型是一种基于【 Encoder-Decoder】(编码器-解码器)框架的神经网络模型,广泛应用于自然语言翻译、人机对话等领域。目前,【seq2seq+attention】(注意力机制)已被学者拓展到各个领域。seq2seq于2014年被提出,注意力机制于2015年被提出,两者于2017年进入疯狂融合和拓展阶段。
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,来对几种常见的花朵进行识别分类;
本教程的数据摘自Kaggle,该数据最初由Intel在analytics-vidhya上发布,以举办图像分类挑战赛。
独热编码即 One-Hot-coding,又称一位有效编码,其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码,每个状态都由他独立的寄存器位,并且在任意时候,其中只有一位有效。例如对六个状态进行编码:自然顺序码为 000,001,010,011,100,101独热编码则是 000001,000010,000100,001000,010000,100000
1.Kaggle泰坦尼克号项目页面下载数据:https://www.kaggle.com/c/titanic
【尊重原创,转载请注明出处】https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/81560537
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