原文:使用Keras訓練神經網絡備忘錄

小書匠 深度學習 文章太長,放個目錄: .優化函數的選擇 .損失函數的選擇 . 常用的損失函數 . 自定義函數 . 實踐 . 將損失函數自定義為網絡層 .模型的保存 . 同時保持結構和權重 . 模型結構的保存 . 模型權重的保存 . 選擇網絡層載入 .訓練歷史的保存 . 檢測運行過程的參數 . 保持訓練過程得到的所有數據 .陷阱:validation split與shuffle .優化函數的選擇 ...

2018-06-04 21:45 0 5393 推薦指數:

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1.keras實現-->使用訓練的卷積神經網絡(VGG16)

VGG16內置於Keras,可以通過keras.applications模塊中導入。 --------------------------------------------------------將VGG16 卷積實例化:--------------------------------------------------------------------------------------- ...

Thu Nov 15 04:49:00 CST 2018 0 719
Keras 如何利用訓練好的神經網絡進行預測

分成兩種情況,一種是公開的訓練好的模型,下載后可以使用的,一類是自己訓練的模型,需要保存下來,以備今后使用。 如果是第一種情況,則參考 http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/application/ 使用的是Application ...

Mon Aug 14 00:39:00 CST 2017 0 12659
使用Keras開發神經網絡

一、使用pip安裝好tensorflow 二、使用pip安裝好Keras 三、構建過程: 1 導入數據 2 定義模型 3 編譯模型 4 訓練模型 5 測試模型 6 寫出程序 1.導入數據 使用皮馬人糖尿病數據集(Pima Indians onset of diabetes ...

Fri Sep 07 18:32:00 CST 2018 0 943
如何訓練神經網絡

的問題:(好吧,這塊受訓練水平的影響,還是借鑒另一篇博客的翻譯:神經網絡六大坑)   1,you d ...

Tue Nov 02 23:50:00 CST 2021 0 123
python grequest模塊使用備忘錄

手里上有一批鏈接,需要檢查他們是否已經被刪除。本來是想用多線程的,但是考慮了下一個是實現起來稍繁瑣。而且性能不理想,單機基本超過10線程基本上就沒有太多增益了。 所以考慮了下,還是決定用異步IO。 在使用grequest之前用的是aiohttp來處理的,但是這個庫蛋疼的時,每個延時請求前都要 ...

Tue Nov 19 21:53:00 CST 2019 0 400
使用Google Colab訓練神經網絡(二)

Colaboratory 是一個 Google 研究項目,旨在幫助傳播機器學習培訓和研究成果。它是一個 Jupyter 筆記本環境,不需要進行任何設置就可以使用,並且完全在雲端運行。Colaboratory 筆記本存儲在 Google 雲端硬盤 (https://drive.google.com ...

Wed Mar 06 02:10:00 CST 2019 0 1224
神經網絡及其訓練

在前面的博客人工神經網絡入門和訓練深度神經網絡,也介紹了與本文類似的內容。前面的兩篇博客側重的是如何使用TensorFlow實現,而本文側重相關數學公式及其推導。 1 神經網絡基礎 1.1 單個神經元 一個神經元就是一個計算單元,傳入$n$個輸入,產生一個輸出,再應用於激活函數。記$n$維 ...

Fri Jun 08 06:05:00 CST 2018 0 11915
使用谷歌CoLaboratory訓練神經網絡

前言 Colaboratory 是一個 Google 研究項目,旨在幫助傳播機器學習培訓和研究成果。它是一個 Jupyter 筆記本環境,不需要進行任何設置就可以使用,並且完全在雲端運行。Colaboratory 筆記本存儲在 Google 雲端硬盤 (https ...

Thu Jun 07 18:41:00 CST 2018 0 1116
 
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