#Keras

Keras是一个用Python编写的开源神经网络库。

TensorFlow官方发布剪枝优化工具:参数减少80%,精度几乎不变

磐创AI

去年TensorFlow官方推出了模型优化工具,最多能将模型尺寸减小4倍,运行速度提高3倍。

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分类变量的深度嵌入(Cat2Vec)

AI研习社

在这篇博客中,我将会向你介绍如何在keras的基础上,使用深度学习网络为分类变量创建嵌入。这一概念最初由Jeremy Howard在他的fastai课程上提出。...

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TF2.0初体验-使用TF2.0 + Keras构建简单的神经网络

石晓文

美团点评 · 算法实习生 (已认证)

使用tf.keras.Sequential是层的简单堆叠,无法表示任意模型,如具有非序列数据流的模型(例如,残差连接)。而使用Keras 函数式 API则可以。...

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用 TensorFlow hub 在 Keras 中做 ELMo 嵌入

AI研习社

最新发布的Tensorflow hub提供了一个接口,方便使用现有模型进行迁移学习。我们有时用Keras快速构建模型原型,这里只要少许改几个地方就能将Keras...

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TensorFlow官方发布剪枝优化工具:参数减少80%,精度几乎不变

量子位

现在的权重剪枝API建立在Keras之上,因此开发者可以非常方便地将此技术应用于任何现有的Keras训练模型中。

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英文教程太难啃?这里有一份TensorFlow2.0中文教程(持续更新中)

用户2769421

整体而言,为了吸引用户,TensorFlow 2.0 从简单、强大、可扩展三个层面进行了重新设计。特别是在简单化方面,TensorFlow 2.0 提供更简化的...

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针对时尚类MINIST数据集探索神经网络

AI研习社

针对这个实验,我会使用tf.Keras,也就是一种高阶的API来构建TensorFlow的训练模型,如果你还没有安装TensorFlow,还没有设定好你的环境,...

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英文教程太难啃?这里有一份TensorFlow2.0中文教程(持续更新中)

机器之心

整体而言,为了吸引用户,TensorFlow 2.0 从简单、强大、可扩展三个层面进行了重新设计。特别是在简单化方面,TensorFlow 2.0 提供更简化的...

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Keras官方在Github建立Keras SIG来监督API设计和发展

专知

【导读】Keras是最火的深度学习框架之一。随着Keras融入TensorFlow成为TensorFlow的高阶API tf.keras,Keras API的设...

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深度学习词汇表(六)

AiTechYun

TensorFlow是一个开源c++ /Python软件库,用于使用数据流图进行数值计算,特别是深度神经网络。它是由谷歌创建的。在设计上,它与Theano最为相...

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一大波PyTorch图像分割模型来袭,俄罗斯程序员出品新model zoo

量子位

其实Pavel Yakubovskiy小哥早在去年就发布了一个基于Keras的图像分割model zoo,一经推出就颇受欢迎。

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专访Keras之父:关于深度学习、Keras的诞生和给初学者的建议

统计学家

本文是对Keras的创造者、谷歌AI研究员Francois Chollet的专访,内容包括François从何开始对深度学习感兴趣、Keras的创建背后的动机,...

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GitHub:深度学习最全资料集锦

Amusi

共计23篇深度学习相关教程,其中涉及神经网络、自然语言处理和常见深度学习框架(TensorFlow/PyTorch/Keras)等。

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慎用预训练深度学习模型

AiTechYun

有一些关于黑客新闻网站的传言称,将Keras的后端从Tensorflow更改为CNTK (Microsoft Cognitive toolkit)可以提高性能。...

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深度学习词汇表(四)

AiTechYun

Keras是一个高层神经网络API,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。Keras 为支持快速实验而生,能...

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我们期待的TensorFlow 2.0还有哪些变化?

AI科技大本营

Keras 层 / 模型继承自 tf.train.Checkpointable 并与 @ tf.function 集成,这使得直接检查点或从 Keras 对象导...

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Github项目推荐 | entity_embeddings_categorical:基于Keras的实体嵌入工具库

AI研习社

本项目旨在利用Keras框架,通过神经网络对实体嵌入进行预处理、训练和提取。注意:项目还在建设中,所以请谨慎使用。

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Github项目推荐 | Keract - Keras中的激活映射(层输出)和渐变

AI研习社

这是获取Keras模型(LSTM,转换网......)中每一层的激活(输出)和渐变的一个简单方法。

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Keras作者:TF 2.0+Keras深度学习研究你需要了解的12件事

新智元

【新智元导读】Keras 作者 François Chollet 今天发表了一系列推文,如果你使用 TensorFlow 2.0 + Keras 做深度学习研究...

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非平衡数据集 focal loss 多类分类

AI研习社

现在让我们将focal loss应用于这个模型的训练。你可以在下面看到如何在Keras框架下自定义焦点损失函数focal loss 。

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