1.一般的模型构造、训练、测试流程 # 模型构造 inputs = keras.Input(shape=(784,), name='mnist_input') h1 = layers.Dense(64, activation='relu')(inputs) h1 = layers.Dense(64, ...
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2020-04-27 09:44:37
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一、池化层（pooling） 池化层定义在 tensorflow/python/layers/pooling.py. 有最大值池化和均值池化。 1. 最大池化层 tf.layers.max_pooling2d max_pooling2d( inputs, pool_size, strides, pa ...
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2020-04-05 11:58:23
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众数 众数就是出现最多的那个数。 通过分组把他们的行数计算出来。那么最关键的部分在于，你如何知道最大值。 是的我们可以查出当前最大值，然后再取出最大值的sal。但是这肯定要用到两个临时视图。 注:我们不能通过排序cnt，然后取值第一个，因为可能存在相同的行数。 解决方案:通过dense_rank 进 ...
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2020-04-05 00:33:24
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Over()分析函数 说明：聚合函数（如sum()、max()等）可以计算基于组的某种聚合值，但是聚合函数对于某个组只能返回一行记录。若想对于某组返回多行记录，则需要使用分析函数。 rank()/dense_rank over(partition by ... order by ...) 说明：ov ...
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2020-03-09 13:26:41
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row_number：会对所有数值，输出不同的序号，序号唯一且连续，如：1、2、3、4、5。 rank：会对相同数值，输出相同的序号，而且下一个序号间断，如：1、1、3、3、5。 dense_rank：会对相同数值，输出相同的序号，但下一个序号不间断，如：1、1、2、2、3。 1.ROW_NUMBE ...
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2020-02-29 12:53:08
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对于mnist数据集，我实现了一些简单的网络，同样在20epochs训练获得的loss和acc序号网络结构loss和acc2model = Sequential()model.add(Dense(units = 121,input_dim = 28 * 28))model.add(Activatio... ...
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2020-02-29 11:33:40
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code from keras.layers.normalization import BatchNormalization from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense,Dropout,Activat ...
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2020-02-28 16:05:12
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DenseNet "论文传送门" ,这篇论文是CVPR 2017的最佳论文. "resnet一文" 里说了,resnet是具有里程碑意义的.densenet就是受resnet的启发提出的模型. resnet中是把不同层的feature map相应元素的值直接相加.而densenet是将channel ...
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2020-02-06 19:47:42
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layers介绍 Flatten和Dense介绍 优化器 损失函数 compile用法 第二个是onehot编码 模型训练 model.fit 两种创建模型的方法 from tensorflow.python.keras.preprocessing.image import load_img,img ...
研究方法 通过完全卷积学习从图像像素到密集模板网格的映射。将此任务作为一个回归问题，并利用手动注释的面部标注来训练我们的网络。使用这样的标注，在三维对象模板和输入图像之间，建立密集的对应领域，然后作为训练的回归系统的基础。论文指出可以将来自语义分割的想法与回归网络相结合，产生高精度的“量化回归”架构 ...
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2020-02-01 16:32:18
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