在深度学习中，批量归一化（batch normalization）以及对损失函数加一些正则项这两类方法，一般可以提升模型的性能。这两类方法基本上都属于权重约束，用于减少深度学习神经网络模型对训练数据的过拟合，并改善模型对新数据的性能。 目前，存在多种类型的权重约束方法，例如最大化或单位向量归一化，有 ...
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2018-11-30 14:16:31
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Keras快速上手：基于Python的深度学习实战
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2018-11-29 16:38:56
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1、Python数据结构 2、Numpy数组 3、Scipy矩阵 4、Matplotlib可视化 5、Pandas数据分析和探索 Pandas基本数据结构是Series和DataFrame 6、Keras神经网络 构建一个MLP(多层感知器), 无法运行，需要适配相应的数据 ...
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2018-11-27 14:44:45
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原文：https://blog.csdn.net/zzulp/article/details/76358694 import keras from keras.datasets import cifar10 from keras.models import Sequential from keras ...
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2018-11-25 14:37:29
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callbacks的ModelCheckpoint参数详解（原文：https://blog.csdn.net/breeze5428/article/details/80875323） keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath,monitor='val_loss ...
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2018-11-25 13:25:56
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DeepDream是一种艺术性的图像修改技术，它用到了卷积神经网络学到的表示，DeepDream由Google于2015年发布。这个算法与卷积神经网络过滤器可视化技术几乎相同，都是反向运行一个卷积神经网络:对卷积神经网络的输入做梯度上升，以便将卷积神经网络靠顶部的某一层的某个过滤器激活最大化。但有以 ...
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2018-11-24 16:34:38
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【火炉炼AI】深度学习009 用Keras迁移学习提升性能（多分类问题） (本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit learn 0.19, matplotlib 2.2, Keras 2.1.6, Tensorflow 1.9.0) 本文是 ...
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2018-11-15 17:20:21
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VGG16内置于Keras，可以通过keras.applications模块中导入。 将VGG16 卷积实例化： weights：指定模型初始化的权重检查点、 include_top: 指定模型最后是否包含密集连接分类器。默认情况下，这个密集连接分类器对应于ImageNet的100个类别。如果打算使 ...
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2018-11-14 22:42:36
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【火炉炼AI】深度学习006 移花接木 用Keras迁移学习提升性能 (本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit learn 0.19, matplotlib 2.2, Keras 2.1.6, Tensorflow 1.9.0) 上一篇文章 ...
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2018-11-13 20:47:16
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【火炉炼AI】深度学习005 简单几行Keras代码解决二分类问题 (本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit learn 0.19, matplotlib 2.2, Keras 2.1.6, Tensorflow 1.9.0) 很多文章和教 ...
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2018-11-13 18:31:31
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