http://lazycoderx.com/2016/10/09/keras%E4%BF%9D%E5%AD%98%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%97%B6%E4%BD%BF%E7%94%A8%E8%87%AA%E5%AE%9A%E4%B9%89%E6%8D%9F%E5%A4%B1%E5 ...

在keras中保存模型有幾種方式: (1):使用callbacks,可以保存訓練中任意的模型,或選擇最好的模型 (2): 使用model.save(),會把整個模型保存下來,包括網絡和參數 (3): 使用model.save_weights(),只保存模型的參數 當使用自定義的層 ...

轉自： https://kexue.fm/archives/4493/，感謝分享！ Keras是一個搭積木式的深度學習框架，用它可以很方便且直觀地搭建一些常見的深度學習模型。在tensorflow出來之前，Keras就已經幾乎是當時最火的深度學習框架，以theano為后端，而如今Keras已經 ...

注：不知道是否正確 示例一： import keras.backend as K from keras import Sequential from keras.layers import Dense import numpy as np def getPrecision(y_true ...

1. 比較一般的自定義函數： 需要注意的是，不能像sklearn那樣直接定義，因為這里的y_true和y_pred是張量，不是numpy數組。示例如下： 用的時候直接： 2. 比較復雜的如AUC函數： AUC的計算需要整體數據，如果直接 ...

的損失函數，本篇為tensorflow自定義損失函數。 （一）tensorflow內置的四個損 ...

最近在學習SSD的源碼，其中有兩個自定的層，特此學習一下並記錄。 首先說一下這個層是用來做什么的。就是對於每一個通道進行歸一化，不過通道使用的是不同的歸一化參數，也就是說這個參數是需要進行學習的，因此需要通過 自定義層來完成。 在keras中，每個層都是對象，真的，可以通過dir ...

1. 讓張量使用Variable類型，如下所示 Variable類型包裝了Tensor類型，並提供了backward()接口 使用Variable類型的好處是，可以按照論文公式來直接使用，並在做張量運算之后，使用繼承的backward()直接進行反向傳播 2. 自定義類繼承 ...