https://www.cnblogs.com/smuxiaolei/p/8662177.html ...
語法結構:model.compile loss 目標函數 , optimizer optimizer, metrics accuracy .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 squared hinge hinge binary crossentropy categorical crossentrop spar ...
2019-06-05 11:28 0 7752 推薦指數:
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深度學習筆記 目標函數的總結與整理 目標函數,或稱損失函數,是網絡中的性能函數,也是編譯一個模型必須的兩個參數之一。由於損失函數種類眾多,下面以keras官網手冊的為例。 在官方keras.io里面,有如下資料 ...
keras model.compile(loss='目標函數 ', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) 目標函數,或稱損失函數,是網絡中的性能函數,也是編譯一個模型必須的兩個參數之一。由於損失函數 ...
日常英語---200720(tensorflow2優化函數:model.compile(optimizer='adam',loss='binary_crossentropy',metrics=['acc'])) 一、總結 一句話總結: metrics:英 /ˈmetrɪks/ :n. 度量 ...
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 ...
一:使用tf.keras.model.Sequential搭建分類模型主要包括七個步驟: 導入包模塊 加載數據集(這里使用的是keras.datasets.fashion_mnist數據包) 切分訓練集和驗證集 對數據進行歸一化處理 搭建分類模型 訓練模型 將模型 ...
使用Keras訓練具有多個GPU的深度神經網絡(照片來源:Nor-Tech.com)。 摘要 在今天的博客文章中,我們學習了如何使用多個GPU來訓練基於Keras的深度神經網絡。 使用多個GPU使我們能夠獲得准線性加速。 為了驗證這一點,我們在CIFAR-10數據集上訓練 ...
環境:tensorflow2.2 使用tf.keras.Model.save保存saved_model格式時,默認的input和output比較通用,input_1, input2, output_1,output_2 自定義輸入輸出名字: import tensorflow ...