Keras

   转载：https://blog.csdn.net/hahajinbu/article/details/77982721 from keras.models import Sequential,Modelfrom keras.layers import Denseimport numpy as np model = Sequential()model.a…

keras.layers.embeddings.Embedding(input_dim, output_dim, embeddings_initializer=’uniform’, embeddings_regularizer=None, activity_regularizer=None, embeddings_constraint=None, mask_…

Kaggle机器学习竞赛是全球最著名的人工智能比赛，每个竞赛项目都吸引了大量AI爱好者参与。 这里选择2018年底进行的盐沉积区识别竞赛作为例子：https://www.kaggle.com/c/tgs-salt-identification-challenge 一、数据 可以从Kaggle网站下载，但需先注册，下载速度可能也必将慢。可以直接从我的百度网盘下…

在上一篇的基础上，对数据调用keras图片预处理函数preprocess_input做归一化预处理，进行训练。 导入preprocess_input： import os from keras import layers, optimizers, models from keras.applications.resnet50 import ResNet50,…

前面用一个简单的4层卷积网络，以猫狗共25000张图片作为训练数据，经过100 epochs的训练，最终得到的准确度为90%。 深度学习中有一种重要的学习方法是迁移学习，可以在现有训练好的模型基础上针对具体的问题进行学习训练，简化学习过程。 这里以imagenet的resnet50模型进行迁移学习训练猫狗分类模型。 import os from keras …

一、加载模型 from keras.models import load_model model = load_model(r”E:\Kaggle\salt\competition_data/model\Kaggle_Salt_02-0.924.hdf5″)   二、识别图片 从验证集随机选择图片，识别显示： max_images = 10 grid_wid…

在https://www.cnblogs.com/zhengbiqing/p/11780161.html中直接在resnet网络的卷积层后添加一层分类层，得到一个最简单的迁移学习模型，得到的结果为95.3%。 这里对最后的分类网络做些优化：用GlobalAveragePooling2D替换Flatten、增加一个密集连接层（同时添加BN、Activation…

　　再看 Attention U-Net 源码的时候，注意到了有 keras.layers 里面有 Multiply 和 multiply 两个方法 　　它们可以实现相同的效果，但是语法稍有不同 # 按照图层的模式处理 Multiply()([m1, m2]) # 相当于一个函数操作 multiply([m1, m2]) 　　另外可以实现 broadcast…

  VAEs最早由“Diederik P. Kingma and Max Welling, “Auto-Encoding Variational Bayes, arXiv (2013)”和“Danilo Jimenez Rezende, Shakir Mohamed, and Daan Wierstra, “Stochastic Backpropagatio…

目录 训练脚本，同时打印网络结构，保存了网络图和loss，acc图，保存训练的模型 加载模型（这里只加载模型文件包括了网络），单张图片预测 显示中间某层的feature map 比如看conv2d_1 (Conv2D) (None, 28, 28, 32) 这个的feature map 同样的，我需要看pool层之后的feature map 同样的，我需要看…