使用Keras训练神经网络备忘录小书匠 深度学习 文章太长,放个目录:1.优化函数的选择2.损失函数的选择2.2常用的损失函数2.2自定义函数2.1实践2.2将损失函数自定义为网络层3.模型的保存3.1同时保持结构和权重3.2模型结构的保存3.3模型权重的保存3.5选择网络层载入4.训练历史的保存4... ...
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2018-06-04 22:30:49
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时间序列深度学习：状态 LSTM 模型预测太阳黑子 本文翻译自《Time Series Deep Learning: Forecasting Sunspots With Keras Stateful Lstm In R》 "原文链接" 由于数据科学机器学习和深度学习的发展，时间序列预测在预测准确性方 ...
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2018-06-03 01:04:34
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File "/opt/a3/lib/python3.6/site-packages/OpenSSL/SSL.py", line 313, in wrappernaconda
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2018-06-02 17:09:36
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深度学习框架Keras是基于Tensorflow的所以，安装keras需要安装Tensorflow： 1. 安装教程主要参考于两个博客的教程： https://www.cnblogs.com/HSLoveZL/archive/2017/10/27/7742606.html https://www.j ...
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2018-06-02 15:48:32
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目录 1. 什么是正则化？ 2. 正则化如何减少过拟合？ 3. 深度学习中的各种正则化技术： L2和L1正则化 Dropout 数据增强(Data augmentation) 提前停止(Early stopping) 4. 案例：在MNIST数据集上使用Keras的案例研究 1. 什么是正则化? 在 ...
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2018-05-26 17:12:09
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文本分类任务中可以利用CNN来提取句子中类似 n-gram 的关键信息。 TextCNN的详细过程原理图见下： keras 代码： 说明如下： 输入层 如图所示，，假设句子有 n 个词，vector的维数为 k ，那么这个矩阵就是 n×k 的。 这个矩阵的类型可以是静态的(static)，也可以是动 ...
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2018-05-26 16:44:54
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一、常用层 常用层对应于core模块，core内部定义了一系列常用的网络层，包括全连接、激活层等。 1.Dense层 Dense层：全连接层。 output_dim：大于0的整数，代表该层的输出维度。模型中非首层的全连接层其输入维度可以自动推断，因此非首层的全连接定义时不需要指定输入维度。 init ...
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2018-05-23 02:02:12
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keras 原理： keras系列︱图像多分类训练与利用bottleneck features进行微调（三）https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72861152 基础篇：http://www.sohu.com/a/14553486 ...
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2018-05-19 23:52:22
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使用tensorboard将keras的训练过程显示出来(动态的、直观的）是一个绝好的主意，特别是在有架设好的VPS的基础上，这篇文章就是一起来实现这个过程。一、主要原理keras的在训练（fit）的过程中，显式地生成log日志；使用tf的tensorboard来解析这个log日志，并且通过网站的形... ...
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2018-05-16 20:54:05
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MXNet是基础，Gluon是封装，两者犹如TensorFlow和Keras，不过得益于动态图机制，两者交互比TensorFlow和Keras要方便得多，其基础操作和pytorch极为相似，但是方便不少，有pytorch基础入门会很简单。 库导入写法， MXNet mxnet.ndarray是整个科 ...
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2018-05-15 00:32:00
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