https://www.zhihu.com/question/316128884 https://keras.io/guides/functional_api/ https://keras.io/guides/training_with_built_in_methods/ 从上面的讲解中 ...

model.evaluate 用于评估您训练的模型。它的输出是准确度或损失，而不是对输入数据的预测。 model.predict 实际预测，其输出是目标值，根据输入数据预测。 model.fit #fit参数详情 keras.models.fit( self, x=None ...

1 入门 2 多个输入和输出 3 共享层 考虑这样的一个问题：我们要判断连个tweet是否来源于同一个人。 首先我们对两个tweet进行处理，然后将处理的结构拼接在一起，之后跟一个逻辑回归，输 ...

典型的卷积神经网络。 数据的预处理 Keras傻瓜式读取数据：自动下载，自动解压，自动加载。 # X_train: # y_train: 但需要二值化作为output：np_utils.to_categorical ...

1. keras模型官方实现的Model 在 Keras 中有两类主要的模型：Sequential 顺序模型 和 使用函数式 API 的 Model 类模型。 两类模型的方法和属性大致相同： model.layers 是包含模型网络层的展平列 ...

Sequential 模型 API 在阅读这片文档前，请先阅读 Keras Sequential 模型指引。 Sequential 模型方法 compile 用于配置训练模型。 参数 optimizer: 字符串（优化器名）或者优化器对象。详见 ...

1 入门 2 多个输入和输出 3 共享层 最近在学习keras，它有一些实现好的特征提取的模型：resNet、vgg。而且是带权重的。用来做特诊提取比较方便 首先要知道keras有两种定义模型的方式： 1、 序列模型 The Sequential model 2、 函数式模型 ...

语法结构：model.compile(loss='目标函数', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy']) 1.目标函数，也叫损失函数，是网络中的性能函数，它是一个模型必备的两个参数之一。 　　目标函数由mse、mae、mape、msle ...