原文:keras API的使用,神经网络层,优化器,损失函数,查看模型层数,compile和fit训练

layers介绍 Flatten和Dense介绍 优化器 损失函数 compile用法 第二个是onehot编码 模型训练 model.fit 两种创建模型的方法 from tensorflow.python.keras.preprocessing.image import load img,img to array from tensorflow.python.keras.models impo ...

2020-02-01 18:39 0 204 推荐指数:

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Keras学习系列——神经网络层组件

Keras提供的对各种的抽象进行相对全面的概括 1 基础常用 名称 作用 原型参数 Dense 实现全连接 Dense(units,activation,use_bias=True ...

Thu Mar 14 23:51:00 CST 2019 0 537
如何使用优化训练网络更快——神经网络的奥秘

摘要: 本文介绍了创建神经网络使用的多种优化,并讲述了如何使用优化训练网络更快。 通过使用Numpy来创建神经网络,让我意识到有哪些因素影响着神经网络的性能。架构、超参数值、参数初始化,仅是其中的一部分,而这次我们将致力于对学习过程的速度有巨大影响的决策,以及所获得的预测 ...

Tue Nov 27 23:44:00 CST 2018 0 652
训练BERT模型加入到深度学习网络层中——keras_bert库使用指南

  1 前言   BERT模型使用可以分为两种形式:第一种使用方法直接将语句序列输入BERT模型获取特征表示,BERT模型一共提供十二层不同的特征向量输出,随层数的递进,特征表示从专于词义表示到专于语义表示而有所区别,此时BERT模型相当于静态的word2vector模型,仅用于特征表示 ...

Thu Apr 23 00:39:00 CST 2020 0 1377
神经网络——损失函数

符号: \[\left\{ {\left( {{x^{\left( 1 \right)}},{y^{\left( 1 \right)}}} \right),\left( {{x^{\left( 2 ...

Tue Oct 30 03:25:00 CST 2018 0 724
Tensorflow 笔记: 神经网络优化-损失函数

神经元模型: 用数学公式表示为: 𝐟(∑xw +b), , f 为激活函数神经网络 是 以神经元为基本单元构成的.√ 激活函数: 引入 非线性 激 活因素,提高模型表达力 常用的激活 函数有 relu 、 sigmoid 、 tanh 等。 激活函数 relu ...

Fri Aug 03 07:38:00 CST 2018 0 2768
【小知识】神经网络中的SGD优化和MSE损失函数

今天来讲下之前发的一篇极其简单的搭建网络的博客里的一些细节 (前文传送门) 之前的那个文章中,用Pytorch搭建优化的代码如下: 一、SGD方法   我们要想训练我们的神经网络,就必须要有一种训练方法。就像你要训练你的肌肉,你的健身教练就会给你指定一套训练的计划 ...

Mon Oct 28 04:59:00 CST 2019 0 557
 
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