原文:keras model.compile 的使用

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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keras model.compile(loss='目標函數 ', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

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 ...

Wed Mar 28 18:08:00 CST 2018 1 55926
keras_1_Keras_Model簡介

1. keras模型官方實現的ModelKeras 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 ...

Fri Feb 15 04:38:00 CST 2019 0 1336
使用tf.keras.model.Sequential搭建分類模型

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 ...

Thu Mar 19 03:28:00 CST 2020 0 1891
使用Keras進行多GPU訓練 multi_gpu_model

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 ...

Tue Dec 04 07:10:00 CST 2018 0 7572
 
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