Keras

  • keras—多层感知器识别手写数字算法程序

    1 #coding=utf-8 2 #1.数据预处理 3 import numpy as np #导入模块,numpy是扩展链接库 4 import pandas as pd 5 import tensorflow 6 import keras 7 from keras.utils import np_utils 8 np.random.seed(10) #…

    Keras 2023年4月8日
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  • keras实现MobileNet

    利用keras实现MobileNet,并以mnist数据集作为一个小例子进行识别。使用的环境是:tensorflow-gpu 2.0,python=3.7 , GTX-2070的GPU 首先是导入两行魔法命令,可以多行显示. %config InteractiveShell.ast_node_interactivity=”all” %pprint 加载ker…

    2023年4月8日
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  • Keras Mask 实验总结 (原创)

    Conclusion: Mask 是创造了一个 mask 矩阵,随着每一层的结果 tensor 一起逐层传递,如果之后某一层不能接受 mask 矩阵则会报错 Embedding, mask_zero 有效 Concatenate, Dense 层之前可以有 Masking 层, 虽然从 tensor output 输出来看似乎 mask 矩阵没有作用,但是相…

    Keras 2023年4月8日
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  • 从 python 中 axis 参数直觉解释 到 CNN 中 BatchNorm 的工作方式(Keras代码示意)

    1. python 中 axis 参数直觉解释 网络上的解释很多,有的还带图带箭头.但在高维下是画不出什么箭头的.这里阐述了 axis 参数最简洁的解释.假设我们有矩阵a, 它的shape是(4, 3), 如下: import numpy as np a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11…

    Keras 2023年4月8日
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  • keras BatchNormalization 之坑

    任务简述:最近做一个图像分类的任务, 一开始拿vgg跑一个baseline,输出看起来很正常:     随后,我尝试其他的一些经典的模型架构,比如resnet50, xception,但训练输出显示明显异常:   val_loss 一直乱蹦,val_acc基本不发生变化。 检查了输入数据没发现问题,因此怀疑是网络构造有问题, 对比了vgg同xception,…

    2023年4月8日
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  • keras 中的一点问题

    TimeDistributed层在Keras中的作用是什么? 我试图了解TimeDistributed包装器在Keras中的作用。 我得到TimeDistributed“将一个图层应用于输入的每个时间片。” 但我做了一些实验并得到了我无法理解的结果。 简而言之,与LSTM层相关,TimeDistributed和Dense层具有相同的结果。 model = S…

    Keras 2023年4月8日
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  • [ Deep Learning ] Keras & TensorFlow安装依赖包

    OS:Mac Python:3.6 一、先安装Keras,再安装TensorFlow 1. 安装Keras Package Version———- ——-h5py 2.7.1 Keras 2.1.6 numpy 1.14.3 PyYAML 3.12 scipy 1.1.0 six 1.11.0 2. 安装TensorFlow Packag…

    Keras 2023年4月8日
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  • Keras搭建简单的人脸识别CNN模型

    本文在下述博文的基础上,进行整理并针对Keras2.0修改了个别错误,完成小样本情况下的简单人脸识别CNN模型。 http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43277187   1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 “”” 3 Created on Mon Jun 26 09:56:29…

    2023年4月8日
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  • 【火炉炼AI】深度学习008-Keras解决多分类问题

    【火炉炼AI】深度学习008-Keras解决多分类问题 (本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2, Keras 2.1.6, Tensorflow 1.9.0) 在我前面的文章【火炉炼AI】深度学习005-简单几行Keras代码解决二分类问题中,…

    2023年4月8日
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  • 【火炉炼AI】深度学习009-用Keras迁移学习提升性能(多分类问题)

    【火炉炼AI】深度学习009-用Keras迁移学习提升性能(多分类问题) (本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2, Keras 2.1.6, Tensorflow 1.9.0) 本文是仿照前面的文章【火炉炼AI】深度学习006-移花接木-用Ke…

    2023年4月8日
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