因此，我开发了一个简单的神经网络，然后逐渐发展到卷积神经网络和迁移学习。 首先是构建简单的图像分类神经网络，数据集使用的是pyimagesearch^1，它有3类动物：猫，狗和熊猫。...我输入下面这些图像，然后神经网络模型就可以根据最高的概率对它们进行分类。 ? 例如，模型以58％的概率确定该动物是熊猫。但它也有腿，因此也有可能是猫或狗。 ?...如果输入复杂的图像，简单的神经网络模型便无法做出正确的分类。因此，我又训练了一个卷积神经网络（CNN）模型，该模型能够可以进行正确的分类。 ? ?...偶然地，由于模型错误的识别某些特征，可能将马识别为鹿或青蛙。为了提高分类准确性还需要更多的数据，需要在更大的数据集上训练模型。 ? 接下来，我使用了一个更庞大的数据集，有超过一百万个图像。...请注意，左侧的Hush Puppies狗（Basset）有更明显的特征，因此它的概率很高。 ? 如何确定猫的种类？牛津大学已经使用了多种种类的猫进行了模型的训练，因此使用该模型对猫进行分类没有问题。
，里面存放了 25000 张猫和狗的图片，并且以名字的形式标记出来了接下来就看大模型的发挥了（这里采用的是一个国内第三方搭建的 GPT-4 模型）Prompt：我有一个文件夹名为 train，里面存放了...12500 张猫的照片和 12500 张狗的照片，可以通过文件名开头是 dog 还是 cat 来区分这张照片是狗还是猫，请帮我编写一段代码，采用 python 的深度学习框架训练一个识别猫狗的模型，并给出调用模型进行测试的示例...这里，我将给出一个使用TensorFlow和Keras进行分类的简单示例。这个例子将会展示如何加载数据、构建一个简单的卷积神经网络（CNN）模型进行训练，以及如何测试模型。...模块的一部分，用于实时地生成批量图像数据# 这个类通过在训练过程中对图像进行实时的数据增强来提高模型的泛化能力。...，使用Sequential模型来堆叠层，构建一个卷积神经网络（CNN）# 该网络包含多个卷积层和池化层用于特征提取，一个展平层将二维图片数据转换为一维，以及两个密集层用于分类model = tf.keras.models.Sequential
运行于Theano和TensorFlow之上的Keras api Keras是一个高级Python神经网络API，它能够运行于TensorFlow和Theano之上。...TensorFlow的开发是为了进行机器学习和深度神经网络的研究，除此之外，它还广泛适用于其他的领域。...在没有任何预处理操作的情况下，使用简单模型的准确度为81.64% 使用Keras进行图像分析的示例 为了更好地用Keras解释图像处理过程，我们将使用来自“Kaggle猫狗竞赛”的数据。...在这项“区分猫狗”的挑战中，有25000张标记了猫狗的训练图片，测试数据库中还有12500张等着我们去标记。...因此，如果我们能成功突破80%的准确度，我们就能跃居2013年的技术发展最前沿。 想要了解更多细节、进行下一步的学习或对深度学习进行尖端研究，我强烈推荐Fast.ai的网络公开课程。
作者：Ahmed Besbes 翻译：苏金六 校对：韩海畴 本文长度为10451字，建议阅读10分钟 本文通过数据集和应用案例，详细分析卷积神经网络，手把手教你用Keras和Tensorflow进行实战...3.基于AWS拥有强大GPU的EC2实例，搭建深度学习专门环境 4.训练两个深度学习模型：一个是从零开始在端对端管道中使用Keras和Tensorflow，另一个是使用大型数据集上的预训练网络。...1.一个有趣的例子：如何区分猫和狗？ 有很多图片集专门用来基准测试深度学习模型。...我还没有试过。不过有一篇很有趣的论文在讨论这方面（https://arxiv.org/pdf/1311.2901.pdf）。 如果你想使用训练模型： 推出产品，并使用到新的猫狗图片上。...这也是一个上手指南，指导如何在AWS上搭建深度学习专门环境，如何从零开始建造端对端模型和基于预训练的增强模型。 使用python来做深度学习研究非常有趣。Keras让预处理数据和建层变得更加容易。
/developer/article/1822778 本篇文章带大家熟悉“迁移学习”的开发流程，介绍如何使用预先训练好的神经网络，结合实际的功能需求，来实现一些图像任务；比如：实现对猫和狗的图像进行分类...也可以使用预训练模型的一部分网络结构，使用其特定的功能（比如：特征提取），然后根据给定任务自定义搭建一部分网络结构（比如：实现分类），最后组合起来就形成一个完整的神经网络啦。本文主要将这种方式。...我们只使用MobileNet V2 模型的卷积层和池化层，生成base_model；不用它的全连接层，毕竟我们的输出只是识别猫和狗，不用识别1000多个类嘛。...= prediction_layer(x) model = tf.keras.Model(inputs, outputs) 3.4）编译模型 由于有两个类（猫和狗），使用二进制交叉熵损失； base_learning_rate...从上图可以看到验证集的准确性高达95%。 评估模型 使用预训练模型MobileNet V2 作为图像特征提取器时，结合我们自定义分类层，看看训练集和验证集的准确性/损失的学习曲线。
这里有个简单的预测问题，判断一张图片中包含的是猫还是狗。这用传统的编程方法很难甚至不可能解决。因为很难制定出一系列规则，来决定什么是猫什么是狗。...然后使用误差，来调整神经元之间的连接强度。基本上，我们想缓慢地逼近正确答案。在我们重复上述步骤约一百万次之后，你就可以得到一个不错的猫狗预测模型。 但是你真正想实现的，其实是创建一个预测猫狗的网站。...这也始于Inception模型，但它不只是对出现在图像中的对象进行分类。还会得出自然的描述 并把握图像中对象之间的关系。 ? 为了做到这一点，模型在人工生成说明的例子上进行调整。...并且能够运行混合硬件，比如CPU和GPU。 同时对性能的改进能够应用于你的模型，我们发布了用不同硬件组合处理不同的任务的基准。这是很重要的，因为这显示了随着时间的推移，我们将如何继续提高性能。...不管你是什么水平，我想提供一些开始起步的建议。 第一个建议是利用网站tensorflow.org。上面有入门部分，附有可以实际操作的介绍，以及一些机器学习的任务。
- https://blog.csdn.net/eastmount 一.为什么要使用Keras Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、Microsoft-CNTK...Keras这部分内容，我准备讲解的流程如下： 首先分享Keras基础原理及语法 接着使用Keras搭建回归神经网络、分类神经网络、CNN、RNN、LSTM、Autoencoder等 最后结合Keras实现各种自然语言处理...现代神经网络是一种基于传统统计学建模的工具，常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模，或探索数据间的模式，神经网络是一种运算模型，有大量的节点或神经元及其联系构成。...计算机也是一样，通过不断的训练，告诉哪些是猫、哪些是狗、哪些是猪，它们会通过数学模型来概括这些学习的判断，最终以数学的形式（0或1）来分类。...首先，需要很多的数据，比如需要计算机判断是猫还是狗，就需要准备上千万张有标记的图片，然后再进行上千万次的训练。计算机通过训练或强化学习判断猫，将获取的特征转换为数学的形式。
它的设计初衷是服务于大规模计算任务，在速度和效率上有显著优势。 TensorFlow官方文档 什么是TensorFlow 想象一下你有一只很聪明的狗狗，你教它认猫和狗的图片。...一开始它什么都不懂，但你每次给它看猫的图片就说“猫”，狗的图片就说“狗”。狗狗慢慢地就会学会区分猫和狗了，对吧？ TensorFlow就像一个超级厉害的训练狗狗的工具！...tf.data：数据输入管道，提供高效的数据加载和预处理。 TensorFlow - 二分类问题 使用TensorFlow实现一个简单的二分类模型，使用逻辑回归。...Keras - 图像分类（使用MNIST数据集） 使用Keras实现一个简单的图像分类模型，对MNIST数据集进行手写数字识别。...Scikit-learn - 鸢尾花分类 使用Scikit-learn实现一个简单的分类模型，对鸢尾花数据集进行分类。
无预处理的简单模型的精确度为 81.64％ 使用 Keras 的图像分析示例 为了用 Keras 解释图像处理，我们将使用来自 Kaggle 比赛的数据——狗和猫（https://www.kaggle.com...该比赛的目的在于开发一种算法以区分图像是否包含狗或猫。这个任务对人、狗和猫来说很简单，但是计算机却很难做到。...在该项挑战中，有 25,000 张标记狗和猫的照片可用于训练，并且在测试集中有 12,500 张照片，我们必须在挑战中尝试为其加上标签。...VGG ImageNet 团队创造了更大、更慢、准确性略有提高的模型（VGG 19）和更小、更快的模型（VGG 16）。...步骤 5：总结并编码文件 总结一下这篇文章，我推荐的狗和猫分类方法为： ? 总结 如果读者跟着我们走到了这一步，那么其实已经实现了上一部分文章中讨论过的理论，并做了一些实际的编程工作。
标签平滑经常被使用，本文解释了为什么和标签平滑如何影响神经网络，以及何时使用，何时不使用的有价值的洞见。 ? 使用了标签平滑在广泛的深度学习模型中都有提升。...这篇文章是对论文观点的总结，帮助你快速地利用这些发现来进行自己的深度学习工作。建议对全文进行深入分析。 什么是标签平滑？ 标签平滑是一种损失函数的修正，已被证明是非常有效的训练深度学习网络的方法。...例如:假设我们要将图像分类为狗和猫。如果我们看到一张狗的照片，我们训练 NN(通过交叉熵损失)向 1 表示狗，0 表示猫的方向移动。如果是一只猫，我们训练的方向正好相反，1 代表猫，0 代表狗。...标签平滑的FastAI实现 标签平滑对神经网络的影响 现在我们进入文章的核心部分，直观地展示标签平滑对神经网络分类处理的影响。 首先，AlexNet 在训练中对“飞机、汽车和鸟类”进行分类。 ?...知识蒸馏(什么时候不使用标签平滑) 论文的最后一部分讨论了这样一个发现，即尽管标签平滑可以产生用于各种任务的改进的神经网络……如果最终的模型将作为其他“学生”网络的老师，那么它不应该被使用。
PyTorch官方文档什么是PyTorch想象一下你有一个会学习的玩具机器人。PyTorch就像给这个机器人编程序的积木。这些积木可以让你教机器人认猫、认狗，甚至玩游戏！...它的设计初衷是服务于大规模计算任务，在速度和效率上有显著优势。TensorFlow官方文档什么是TensorFlow想象一下你有一只很聪明的狗狗，你教它认猫和狗的图片。...一开始它什么都不懂，但你每次给它看猫的图片就说“猫”，狗的图片就说“狗”。狗狗慢慢地就会学会区分猫和狗了，对吧？TensorFlow就像一个超级厉害的训练狗狗的工具！...Keras - 图像分类（使用MNIST数据集）使用Keras实现一个简单的图像分类模型，对MNIST数据集进行手写数字识别。...- 鸢尾花分类使用Scikit-learn实现一个简单的分类模型，对鸢尾花数据集进行分类。
过去，让计算机区分猫和狗被认为是最先进的研究；而现在，图像分类就像是机器学习（ML）的「Hello World」，可以使用 TensorFlow 在几行代码中实现上。...但作者想到了一个更好的方法，他选择将单个色块转换成频谱图（图 4）。现在，我们有了使用卷积神经网络（CNN），则可以提供更多信息且更易于使用的图像。 ?...图 12：测试精度 不过鉴于任务的复杂性，1.5% 字级精度也不算差，不过作者也思考了提高精度的一些方法。 怎样提高预测精度呢？ 首先，作者对测试结果中个别的误差进行了分析。...我们可以看到一个非常明显的趋势，即大多数误差来自临近处。这也意味着我们可以通过更多的数据、更大的网络或能够更好地捕获这些数据的网络架构来提高模型的准确性。 ?...下面是作者提出的一些关于改进模型以处理更复杂和真实的场景的建议： 正常的打字速度→具有挑战性的信号处理（隔离单个击键）。因为在这项研究中，作者使用了较慢的速度敲写数据内容。
逐渐增加模型复杂性（如果需要的话），我们将知道为什么从一个简单的模型架构开始，然后根据需要增加复杂性很重要。 调整函数的权重，这将导致超参数的调整，以提高神经网络的性能。...训练组中的数据分布与测试组有很大不同。例如，你已经在猫和狗的低分辨率图像上训练了模型，并且正在高分辨率图像上测试模型。请考虑以下示例，以便更清楚地理解这一点： ?...这是一个非常严重的问题，很难发现。当数据点的标记不正确时，就会出现此问题。假设您正在处理狗猫数据集，有一些狗的图像被错误地标记为猫，有些猫的图像被错误地标记为狗。...假设您正在使用 VGG16 网络构建一个狗的图像分类器。与猫数据集相比，网络是在 ImageNet 数据集上训练的。...当然，我的文章不可能包含关于训练和调试神经网络这一主题的所有内容，因此请查看下面的链接，以便进一步阅读，并查看这些资源以进行进一步研究，所有这些都是我对该主题的理解的基础： Josh Tobin 的 Troubleshooting
例如，在图像分类中，我们可以使用在大型数据集（如ImageNet）上预训练的神经网络，并将其应用于较小的、特定任务的数据集上。这种方法可以显著提高模型的性能，尤其是在目标数据集较小的情况下。 2....通过使用在大型数据集（如ImageNet）上预训练的模型，可以将这些模型应用于特定的图像分类任务，如猫狗分类、花卉分类等。 目标检测： 目标检测是识别并定位图像中的多个对象。...癌症检测： 癌症检测需要高精度的图像分类和分割模型。利用预训练的深度学习模型，可以提高癌症检测的准确性，如乳腺癌检测、皮肤癌检测等。 器官分割： 器官分割是将医学图像中的器官区域分割出来。...迁移学习模型可以在不同情感数据集之间迁移，从而提高情感识别的准确性和鲁棒性。 3. 迁移学习的主要步骤 迁移学习通过使用在大型数据集上预训练的模型，提高新任务的性能。...示例演示 4.1 使用迁移学习进行图像分类 我们将使用Keras框架来展示迁移学习的一个简单应用。这里，我们将使用预训练的VGG16模型，并将其应用于一个小型的猫狗分类数据集。
另外，是为了更加透明地在模型训练时间和默认选项方面进行比较。 许多在线教程使用非常低级别的API，虽然这些API非常详细，但对于大多数用例来说，并没有多大意义，因为大多数时候有更高级别的帮助程序可用。...这里有一个很好的基准，我将尝试更新使用CudnnLSTM的样例而不是当前的方法。...在这里可以插入一个softmax层或其它的分类器，例如用激励树来实现迁移学习。此处，在CPU和GPU上向avg_pool层进行前向传递的时间均计算在内。 我从中学到了什么？...1、上面的例子（Keras除外），为了便于比较，尝试使用相同级别的API，因此都使用相同的生成器函数。 对于MXNet和CNTK，我尝试了一个更高级别的API，在这里我使用了框架的训练生成器函数。...这个Nvidia的博客文章写到过几个有趣的用于循环神经网络cuDNN优化的方法，例如，融合 - “将许多小矩阵的计算结合为大矩阵的计算，并尽可能地对计算进行流式处理，增加与内存I / O计算的比率，从而在
“模型集成是一个相当有保证的方法，可以获得2%的准确性。“ —— Andrej Karpathy 我绝对同意！然而，部署重量级模型的集成在许多情况下并不总是可行的。...在这个报告中，我们将讨论一个非常厉害的模型优化技术 —— 知识蒸馏。 Softmax告诉了我们什么？ 当处理一个分类问题时，使用softmax作为神经网络的最后一个激活单元是非常典型的用法。...更多的例子包括，长得很像猫的狗，棕红色的，猫一样的老虎等等。正如Hinton等人所认为的 一辆宝马被误认为是一辆垃圾车的可能性很小，但被误认为是一个胡萝卜的可能性仍然要高很多倍。...你的学生可能会问 —— 那个看起来像7吗？如果是这样的话，这绝对是个好消息，因为你的学生，肯定知道1和7是什么样子。作为一名教师，你能够把你的数字知识传授给你的学生。这种想法也有可能扩展到神经网络。...对于验证损失，我们可以看到类似的行为，但是在所有不同的温度下，验证的准确性似乎几乎是相同的。 ? 最后，我想研究下微调基线模是否对学生模型有显著影响。
问题：如果我的图片比模型训练的图片大怎么办？简短的答案是，使用这个库和我们正在使用的现代架构，我们可以使用任何大小的图片。 问题：我们可以只解冻特定的层吗？...它会影响您需要使用的最佳学习率，但实际上，将批量大小除以 2 与除以 4 似乎并没有太大变化。如果更改批量大小很大，可以重新运行学习率查找器进行检查。 问题：灰色图像与右侧图像之间有什么区别？...结果总是正的，因为我们将正数除以正数。每个数字将在 0 和 1 之间，总和为 1。 问题：如果我们想要将图片分类为猫和狗，我们应该使用什么样的激活函数？这正好是我们现在要做的事情。...我们可能想这样做的一个原因是进行多标签分类。 星球竞赛[01:20:54] 笔记本 / Kaggle 页面 我绝对建议你拟人化你的激活函数。它们有个性。...但要意识到的很酷的事情是，我们对单标签分类和多标签分类都做了完全相同的事情。 问题：改变 softmax 的对数基数有意义吗？
天知道，机器是根据什么特征把图片分开的。 你想得到的结果，是猫放在一类，狗放在另一类。 但是机器抓取特征的时候，也许更喜欢按照颜色区分。 结果白猫白狗放在了一个类别，黄猫黄狗放在了另一个类别。...好的模型，需要尽力增大 TP 和 TN 的比例，降低 FN 和 FP 的比例。 评判的标准，视你的类别数据平衡而定。 数据平衡，例如1000张猫照片，1000张狗照片，可以使用 ROC AUC。...例如《如何用Python和深度神经网络锁定即将流失的客户？》一文中，我们就对特征进行了甄别。...卷积神经网络的层次，越是靠近输入位置，表达的特征就越是细节；越到后面，就越宏观。 识别猫和狗，要从形状边缘开始；识别哆啦a梦和瓦力，也一样要从形状边缘开始。因此模型的底层，可以被拿来使用。...对于更通用的科研和实践深度学习任务，我推荐你用 Keras 。 它已经可以把 Theano, Tensorflow 和 CNTK 作为后端。
机器学习本质上就是让计算机自己在数据中学习规律，并根据所得到的规律对未来数据进行预测。 比如，不需要通过编程来识别猫或狗，机器学习可以通过使用图片来进行训练，从而归纳和识别特定的目标。...如果分类标签精确度越高，则学习模型准确度越高，预测结果越精确。 监督学习主要用于回归和分类问题。 常见的监督学习的回归算法有：线性回归、回归树、K邻近、Adaboost、神经网络等。...在监督学习和非监督学习中，数据是静态的、不需要与环境进行交互，比如猫狗识别，只要给出足够的差异样本，将数据输入神经网络中进行训练即可。...应用举例：猫狗分类 这里我们以Kaggle上的一个竞赛Cats vs. Dogs（猫狗大战）来举例，感兴趣的同学可亲自动手实验。 1....如本问题主要是处理图像数据，可以考虑使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)模型来实现二分类，因为选择CNN的优点之一在于避免了对图像前期预处理过程（提取特征等
演讲主题：你知道你可以使用 TensorFlow 来描述图像、理解文本和生成艺术作品吗？来这个演讲，你体验到 TensorFlow 在计算机视觉、自然语言处理和计算机艺术生成上的最新项目。...那么深度学习是怎么工作的呢？首先我们先来看看一个可以将图像分类为「猫」或「狗」的模型。通过这个模型，我们可以看到深度学习与 Gordon 在 2005 年的工作有什么不同。...TensorFlow 是由谷歌设计的一个深度学习框架，拥有很多优点，包括快速灵活可扩展的开源机器学习库、可用于研究和生产、可以运行在 CPU、GPU、TPU、安卓、iOS 和树莓派等硬件和系统上。...Keras 是用来构建神经网络的 API，它具有简单高效的特性，允许初学者轻松地建立神经网络模型；同时，Keras 也可以使用 TensorFlow 作为运行的后端，极大地加速了开发与训练的过程。...首先我们使用 Keras 中的 Sequential 类初始化一个用于存放任意层网络的模型，我们可以简单地认为这个类创建了一个杯子，我们的任务就是用适当的内容将这个杯子填满。
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