https://www.zhihu.com/question/316128884 https://keras.io/guides/functional_api/ https://keras.io/guides/training_with_built_in_methods/ 從上面的講解中 ...

model.evaluate 用於評估您訓練的模型。它的輸出是准確度或損失，而不是對輸入數據的預測。 model.predict 實際預測，其輸出是目標值，根據輸入數據預測。 model.fit #fit參數詳情 keras.models.fit( self, x=None ...

1 入門 2 多個輸入和輸出 3 共享層 考慮這樣的一個問題：我們要判斷連個tweet是否來源於同一個人。 首先我們對兩個tweet進行處理，然后將處理的結構拼接在一起，之后跟一個邏輯回歸，輸 ...

典型的卷積神經網絡。 數據的預處理 Keras傻瓜式讀取數據：自動下載，自動解壓，自動加載。 # X_train: # y_train: 但需要二值化作為output：np_utils.to_categorical ...

1. keras模型官方實現的Model 在 Keras 中有兩類主要的模型：Sequential 順序模型 和 使用函數式 API 的 Model 類模型。 兩類模型的方法和屬性大致相同： model.layers 是包含模型網絡層的展平列 ...

Sequential 模型 API 在閱讀這片文檔前，請先閱讀 Keras Sequential 模型指引。 Sequential 模型方法 compile 用於配置訓練模型。 參數 optimizer: 字符串（優化器名）或者優化器對象。詳見 ...

1 入門 2 多個輸入和輸出 3 共享層 最近在學習keras，它有一些實現好的特征提取的模型：resNet、vgg。而且是帶權重的。用來做特診提取比較方便 首先要知道keras有兩種定義模型的方式： 1、 序列模型 The Sequential model 2、 函數式模型 ...

語法結構：model.compile(loss='目標函數', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy']) 1.目標函數，也叫損失函數，是網絡中的性能函數，它是一個模型必備的兩個參數之一。 　　目標函數由mse、mae、mape、msle ...