使用tf 1.14.0 如下模块报错：
train_loss = tf.keras.metrics.Mean('train_loss', dtype=tf.float32)
AttributeError: module 'tensorflow._api.v1.keras.metrics' has no attribute 'Mean'
更新tf即可：
pip install -U tensorflow
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一、纲要 线性回归的正规方程解法 局部加权线性回归 二、内容详述 1、线性回归的正规方程解法 线性回归是对连续型的数据进行预测。这里讨论的是线性回归的例子，对于非线性回归先不做讨论。这部分内容我们用的是正规方程的解法，理论内容在之前已经解释过了，正规方程为θ = (XT·X)-1·XT·y。值得注意的是这里需要对XT·X求逆矩阵，因此这个方程…
Deeply-Recursive Convolutional Network for Image Super-Resolution Author: Jiwon Kim, Jung Kwon Lee and Kyoung Mu Lee Department of ECE, ASRI, Seoul National University, Korea 1.介绍 …
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg import seaborn as sns %matplotlib inline np.random.seed(2) from sklearn.mode…
一个月前，我将kaggle里面的food-101（101000张食物图片），数据包下载下来，想着实现图像识别，做了很长时间，然后自己电脑也带不动，不过好在是最后找各种方法实现出了识别，但是准确率真的非常低，我自己都分辨不出来到底是哪种食物，电脑怎么分的出来呢？ 在上一篇博客中，我提到了数据的下载处理，然后不断地测试，然后优化代码，反正过程极其复杂，很容易出错…
卷积由feature map到全连接层的设置节点个数也为一个超参数，可以进行设置；同时，这个过程也可以看作是一个卷积的过程。 全连接层实际就是卷积核大小为上层特征大小的卷积运算，一个卷积核卷积后的结果为一个节点，就对应全连接层的一个神经元。假设： 最后一个卷积层的输出为7×7×512，连接此卷积层的全连接层为1×1×4096(相当于全连接网络有4096个神经…
先定义几个参数 输入图片大小 W×W Filter大小 F×F 步长 S padding的像素数 P 于是我们可以得出 N = (W − F + 2P )/S+1 卷积核：一个卷积核只有三维，卷积核的厚度对应的被卷积特征的通道数，卷积核的个数对应卷积后的输出特征的通道数。
学习RCNN系列论文时， 出现了感受野(receptive field)的名词， 感受野的尺寸大小是如何计算的，在网上没有搜到特别详细的介绍， 为了加深印象，记录下自己对这一感念的理解，希望对理解基于CNN的物体检测过程有所帮助。 在卷积神经网络中，感受野的定义是 卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map）上的像素点在原始图像上映射的区…
下面是关于“Keras中的History对象用法”的完整攻略。 Keras中的History对象 在Keras中，我们可以使用fit()函数训练模型。在训练模型时，我们可以使用callbacks参数来指定回调函数。其中，History()是一个回调函数，它可以记录模型的训练历史。在训练模型后，我们可以使用History对象来查看模型的训练历史。下面是一个示例…
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