UNET图像语义分割模型简介 代码 获取训练数据及目标值 获取测试数据 创建数据集 定义unet模型 ...

模型保存(tf.keras保存模型) 保存 Tf.Keras 模型保存为 HDF5 文件 Keras 使用了 h5py Python 包。 h5py 是 Keras 的依赖项，应默认被安装 保存/加载整个模型 不建议使用 ...

FCN跳阶-获取模型中间层的输出 ...

使用预训练网络（迁移学习） 预训练网络是一个保存好的之前已在大型数据集（大规模图像分类任务）上训练好的卷积神经网络 如果这个原始数据集足够大且足够通用，那么预训练网络学到的特征的空间层次结构可以作为有效的提取视觉世界特征的模型。 即使新问题和新任务与原始任务完全不同学习到的特征 ...

多输入和多输出模型：使用函数式模型的一个典型场景是搭建多输入、多输出的模型。 考虑这样一个模型。我们希望预测Twitter上一条新闻会被转发和点赞多少次。模型的主要输入是新闻本身，也就是一个词语的序列。但我们还可以拥有额外的输入，如新闻发布的日期等。这个模型的损失函数将由两部分组成，辅助的损失 ...

1、多标签分类 有些情况，会想让你的分类器给一个样例输出多个类别。比如思考一个人脸识别器，并识别出这个是谁。这就需要对于同一张图片，首先识别出有几个人，并给识别出的人贴上标签。这就是多个二值标签的分类系统被叫做多标签分类系统。 现在，我们打算使用MNIST数据做一个是否为大数字（大于6）、是否 ...

平时除了遇到二分类问题，碰到最多的就是多分类问题，例如我们发布blogs时候选择的tag等。如果每个样本只关联一个标签则是单标签多分类，如果每个样本可以关联多个样本，则是多标签多分类。今天我们来看下新闻的多分类问题。 一、数据集 这里使用路透社在1986年发布的数据集，它包含很多的短新闻 ...

本文使用的数据是一个多输出分类问题，每个数据都被归纳为9个种类的属性，每个种类下又细分为多个标签，需要预测的是每个数据在这9个种类下的具体标签（注：数据在每个种类下只能有一个标签）。详细的数据介绍和问题描述可参考此链接。 本文主要是对DataCamp上的课程Machine Learning ...