UNET圖像語義分割模型簡介 代碼 獲取訓練數據及目標值 獲取測試數據 創建數據集 定義unet模型 ...

模型保存(tf.keras保存模型) 保存 Tf.Keras 模型保存為 HDF5 文件 Keras 使用了 h5py Python 包。 h5py 是 Keras 的依賴項，應默認被安裝 保存/加載整個模型 不建議使用 ...

FCN跳階-獲取模型中間層的輸出 ...

使用預訓練網絡（遷移學習） 預訓練網絡是一個保存好的之前已在大型數據集（大規模圖像分類任務）上訓練好的卷積神經網絡 如果這個原始數據集足夠大且足夠通用，那么預訓練網絡學到的特征的空間層次結構可以作為有效的提取視覺世界特征的模型。 即使新問題和新任務與原始任務完全不同學習到的特征 ...

多輸入和多輸出模型：使用函數式模型的一個典型場景是搭建多輸入、多輸出的模型。 考慮這樣一個模型。我們希望預測Twitter上一條新聞會被轉發和點贊多少次。模型的主要輸入是新聞本身，也就是一個詞語的序列。但我們還可以擁有額外的輸入，如新聞發布的日期等。這個模型的損失函數將由兩部分組成，輔助的損失 ...

1、多標簽分類 有些情況，會想讓你的分類器給一個樣例輸出多個類別。比如思考一個人臉識別器，並識別出這個是誰。這就需要對於同一張圖片，首先識別出有幾個人，並給識別出的人貼上標簽。這就是多個二值標簽的分類系統被叫做多標簽分類系統。 現在，我們打算使用MNIST數據做一個是否為大數字（大於6）、是否 ...

平時除了遇到二分類問題，碰到最多的就是多分類問題，例如我們發布blogs時候選擇的tag等。如果每個樣本只關聯一個標簽則是單標簽多分類，如果每個樣本可以關聯多個樣本，則是多標簽多分類。今天我們來看下新聞的多分類問題。 一、數據集 這里使用路透社在1986年發布的數據集，它包含很多的短新聞 ...

本文使用的數據是一個多輸出分類問題，每個數據都被歸納為9個種類的屬性，每個種類下又細分為多個標簽，需要預測的是每個數據在這9個種類下的具體標簽（注：數據在每個種類下只能有一個標簽）。詳細的數據介紹和問題描述可參考此鏈接。 本文主要是對DataCamp上的課程Machine Learning ...