/任务1/train' # 训练集目录 test_dir = '....# validation_steps:需要从验证生成器中抽取多少个批次用于评估 history = model.fit_generator( train_generator,...，否则可能会报错 ImageDataGenerator类的简单介绍： 通过实时数据增强生成张量图像数据批次，并且可以循环迭代，我们知道在Keras中，当数据量很多的时候我们需要使用model.fit_generator...简单来说就是：ImageDataGenerator()是keras.preprocessing.image模块中的图片生成器，可以每一次给模型“喂”一个batch_size大小的样本数据，同时也可以在每一个批次中对这...总结起来就是两个点： （1）图片生成器，负责生成一个批次一个批次的图片，以生成器的形式给模型训练； （2）对每一个批次的训练图片，适时地进行数据增强处理（data augmentation）； 详细的这个类的内容可以查看这篇文章
数据预处理 ? ? 必须先打乱我们的数据，然后再继续，这是为什么呢？因为在训练我们的模型时，如果神经网络不断看到1类型，它将很快假设所有数据是1类型。...• img包含图像数组，labels包含标签值 • img和 labels是列表 • img中的值在重新调整之前再次转换为数组 • 图像的像素值的范围是0到255，通过除以255.0，像素值将按比例缩小到...（3）最后一步，使用训练、验证和测试数据集来训练模型。...在我们的模型训练过程中没有重大的过拟合，两条损失曲线都随着精度的提高而逐渐减小。 测试模型 训练完模型后，想在以前未见过的数据上对其进行测试，以查看其性能如何。...我们提取了特定标签，将图像转换为数组，预处理了我们的数据集，还预留了训练数据供我们的模型进行训练。在测试数据上测试了我们的模型，并达到了99％的准确性。
之后，将该模型的权重设置成不可训练（见代码第71行）。这是因为，在训练生成器模型时，需要将判别器模型的权重固定。只有这样，在训练生成器模型过程中才不会影响到判别器模型。...八、代码实现：计算特征空间损失，并将其编译到生成器模型的训练模型中 生成器模型的损失值是由WGAN损失与特征空间损失两部分组成。...本小节将实现特征空间损失，并将其编译到可训练的生成器模型中去。 1. 计算特征空间损失的方法 计算特征空间损失的方法如下： （1）用VGG模型对目标图片与输出图片做特征提取，得到两个特征数据。...编译生成器模型的训练模型 将WGAN损失函数与特征空间损失函数放到数组loss中，调用生成器模型的compile方法将损失值数组loss编译进去，实现生成器模型的训练模型。...步骤如下： （1）取一批次数据。 （2）训练5次判别器模型。 （3）将判别器模型权重固定，训练一次生成器模型。 （4）将判别器模型设为可训练，并循环第（1）步，直到整个数据集遍历结束。
由生成器和判别器组成的GANs参与了一个对抗性的训练过程。生成器旨在产生逼真的样本，而判别器则区分真实样本和生成的样本。通过这种竞争性互动，GANs学会生成越来越令人信服和逼真的内容。...GAN 在训练循环中，使用批量的真实数据和生成数据分别训练判别器和生成器，并打印每个时期的损失以监控训练进度。...GAN 模型旨在训练生成器生成可以欺骗判别器的真实数据样本。...在海量数据集上训练的模型可以生成令人惊叹的艺术作品、激发设计灵感，甚至创作原创音乐。人类创造力与机器智能之间的合作为创新和表达开辟了新的可能性。...A3：GAN 由生成器和判别器组成。生成器从随机噪声中生成新样本，旨在欺骗判别器。判别器充当法官，区分真假样本。GAN 以其产生高度真实输出的能力而闻名。
tf.keras中提供了fit()方法对模型进行训练，先来看看fit()方法的主要参数： x和y：训练数据和目标数据 epochs：训练周期数，每一个周期都是对训练数据集的一次完整迭代 batch_size...：簇的大小，一般在数据集是numpy数组类型时使用 validation_data：验证数据集，模型训练时，如果你想通过一个额外的验证数据集来监测模型的性能变换，就可以通过这个参数传入验证数据集 verbose...中的方法 validation_split：从训练数据集抽取部分数据作为验证数据集的比例，是一个0到1之间的浮点数。...这一参数在输入数据为dataset对象、生成器、keras.utils.Sequence对象是无效。...shuffle：是否在每一个周期开始前打乱数据 下面分别说说如何使用fit()方法结合numpy数据和tf.data.Dataset数据进行模型训练。
/data 数据处理 数据量 数据集包含25000张图片，猫和狗各有12500张；创建每个类别1000个样本的训练集、500个样本的验证集和500个样本的测试集 注意：只取出部分的数据进行建模 创建目录...这样做的好处： 增大网络容量 减少特征图的尺寸 需要注意的是：猫狗分类是二分类问题，所以网络的最后一层是使用sigmoid激活的单一单元（大小为1的Dense层） 在网络中特征图的深度在逐渐增大（从32...，接近100%，而验证精度则停留在70% 验证的损失差不多在第6轮后达到最小值，后面一定轮数内保持不变，训练的损失一直下降，直接接近0 数据增强-data augmentation 什么是数据增强 数据增强也是解决过拟合的一种方法...，另外两种是： dropout 权重衰减正则化 什么是数据增强：从现有的训练样本中生成更多的训练数据，利用多种能够生成可信图像的随机变化来增加数据样本。...模型在训练时候不会查看两个完全相同的图像 设置数据增强 In [26]: datagen = ImageDataGenerator( rotation_range=40, # 0-180的角度值
此外，编写的代码实现必须是可重用和可伸缩的，以防止将来发生问题。当大家都朝着同一个目标努力的时候，就没有必要重复造轮子。...包中的基本要素是估计器。估计器可以是转换数据的估计器(预处理和流水线)，也可以是机器学习算法的实现。所有其他模块都将支持估计器。例如，数据集、分解、度量、特征选择、模型选择、集成和使用。...通过FIT方法向估计器实例提供输入数据(输入可以是带有选定列、Numpy 2d数组或Sciy稀疏矩阵的熊猫数据)。FIT只需要一个数组或输入数组和目标的组合。 3....分层是一种方便的选择，因为目标类的比例在训练和测试集合中是相同的，也就是说，目标分布在训练和测试数据集中是相同的。...该方法还进行交叉验证，因此最佳估计器不超过训练数据。在下面的代码中，有8个(2x2x1)参数组合，由于交叉验证为5，例程将适合40个模型。
1.强化学习1.1 目标：强化学习的目标是让一个智能体在与环境的交互中学习到一个最优的策略，使得在某个任务中获得最大的累积奖励。...1.3 结果：强化学习的结果是一个最优的策略，使得智能体在某个任务中获得最大的累积奖励。应用领域包括机器人控制、游戏策略、金融交易等。...2.生成对抗网络（GANs）2.1 目标：生成对抗网络的目标是让一个生成器模型学习到生成与真实数据相似的数据样本，同时让一个判别器模型学习区分真实数据和生成数据。...生成器通过生成样本，判别器通过区分真实样本和生成样本。生成器的目标是尽量生成逼真的样本，而判别器的目标是尽量区分真实和生成的样本。...GANs的训练过程是一个对抗优化的过程，通过最小化生成器和判别器之间的损失函数来达到动态平衡。2.3 结果：GANs的结果是一个生成器模型，能够生成与真实数据相似的数据样本。
训练集、验证集、测试集：数据集划分，交叉验证。 过拟合与欠拟合：正则化、模型选择。 案例解析： 线性回归：使用 scikit-learn 实现线性回归模型，对房价预测进行建模。...交叉验证：K 折交叉验证，留一法。 案例解析： 混淆矩阵：在 scikit-learn 中使用混淆矩阵评估分类模型的性能，分析不同类别的分类错误情况。...生成对抗网络（GAN） 4.1 GAN 基础 知识点： 生成器与判别器：对抗训练的核心机制。 GAN 损失函数：对抗损失，平衡生成器与判别器的训练。 训练不稳定性：常见的训练技巧。...案例解析： 情感分析：使用 Word2Vec 对文本进行词嵌入，然后利用 LSTM 网络对影评数据集进行情感分类，判断一条评论是正面还是负面。...数据增强：在图像分类任务中使用数据增强技术，增加训练数据的多样性，提高模型的泛化能力。 3. 强化学习 3.1 强化学习基础 知识点： 马尔可夫决策过程（MDP）：状态、动作、奖励、策略。
GAN的训练过程类似于一场博弈：生成器试图让判别器无法分辨真假数据，而判别器则尽力正确地区分真实数据和生成数据。...随机噪声的采样目的是引入多样性，这使得生成器能够在训练中生成不同类型的样本，从而学到更多的样本分布细节。...GAN 训练的收敛与挑战 在GAN的训练过程中，生成器和判别器的平衡是一个关键问题。训练的理想结果是生成器生成的样本逐渐逼真，判别器无法分辨真实数据与生成数据。但实际训练中常会遇到以下挑战： a....模式崩溃 (Mode Collapse) 模式崩溃是GAN训练中的常见问题，指生成器开始集中生成某一类数据，而忽略数据分布中的其他模式。...通过两个神经网络的对抗性训练，GAN能够生成与真实数据几乎无法区分的伪造数据。尽管其训练过程中存在挑战，但通过不断改进，如WGAN、条件GAN等，GAN的潜力已经在多个领域得到验证。
其前身可以追溯到几十年前的规则引擎和传统的计算机生成内容技术，而如今的AIGC技术则基于更为复杂的深度神经网络和大规模数据集训练模型。...GANs的基本结构包括两部分：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的目标是生成尽可能逼真的内容，而判别器则负责判断这些内容是否来自真实数据。...GANs工作原理： 生成器（Generator）：通过接收随机噪声作为输入，生成逼真的数据。其目标是产生能够通过判别器识别为真实的数据。...判别器（Discriminator）：其任务是区分输入的是真实数据还是由生成器生成的数据。判别器反馈给生成器，用于指导其改进生成内容。...对抗训练：生成器和判别器在训练过程中彼此对抗，不断提高各自的能力，最终生成器能够生成接近真实的数据，而判别器则能够更精确地辨别虚假内容。
因此，很显然两个网络之间形成了一种很特殊的彼此竞争的关系，生成网络尽可能想生成“骗过”鉴别器的实例，而鉴别器又尽可能想“不被骗”，识别出哪些实例是被生成网络生成的（假的），哪些实例是真实的。 ?...来看个例子 生成器：尽力提高数据的虚假性。 鉴别器：尽力辨别真假。...首先，最初的生成器是由噪声抽样形成的，因此他的点的分布是随机的；而判别器有一个很明确的判别标准，真实点的分布被鉴别为1，生成点被判别为0。 ?...通过这个过程，我们可以发现，训练这样的两个模型的大方法就是：单独交替迭代训练。什么意思？因为是2个网络，不好一起训练，所以才去交替迭代训练。...这个时候只有假样本，但是我们说这个时候是希望假样本的标签是1的，所以是D(G(z))越大越好，但是呢为了统一成1-D(G(z))的形式，那么只能是最小化1-D(G(z))，本质上没有区别，只是为了形式的统一
下一步是加载数据集，我们用的是 tf.keras.preprocessing.text_dataset_from_directory() ，要求的数据存放结构如下图所示 main_directory...，我们需要把数据集划分成训练集、验证集、测试集，不过我们看下目录可以发现，已经存在训练集和测试集，那么还缺验证集，这个可以用validation_split 从训练集里划分出来，代码如下所示 batch_size...tf.keras.preprocessing.text_dataset_from_directory( 'stack_overflow/test', batch_size=batch_size ) 在开始训练之前我们还需要对数据进行一些处理...('Epochs') plt.ylabel('Accuracy') plt.legend(loc='lower right') plt.show() 我们来分析下，上面的两个图，第一个图反应的是训练损失值和验证损失值的曲线...，我们发现模型过拟合了，针对这种情况我们可以用tf.keras.callbacks.EarlyStopping 来处理，只要在模型的验证损失值不再下降的地方，停止训练就好 训练完模型之后，我们可以对样本进行预测
此外，深度学习模型本质上具有高度的可复用性，比如，已有一个在大规模数据集上训练的图像分类模型或语音转文本模型，你只需做很小的修改就能将其复用于完全不同的问题。...值得注意的是，这个参数可以是一个数据生成器，但也可以是 Numpy 数组组成的元组。...model.save('cats_and_dogs_small_1.h5') 我们分别绘制训练过程中模型在训练数据和验证数据上的损失和精度。...训练精度随着时间线性增加，直到接近 100%，而验证精度则停留在 70%~72%。验证损失仅在 5 轮后就达到最小值，然后保持不变，而训练损失则一直线性下降，直到接近于 0。 ...数据增强是从现有的训练样本中生成更多的训练数据，其方法是利用多种能够生成可信图像的随机变换来增加（augment）样本。其目标是，模型在训练时不会两次查看完全相同的图像。
编写一个生成器函数，该函数将获取当前的浮点数据数组，并生成来自最近的过去以及将来的目标温度的成批数据。...它产生一个list (samples, targets)，其中 samples 是一批输入数据，并且 targets 是目标温度的对应数组。它采用以下参数： data —原始的浮点数据数组。...您将其设置为6，以便每小时绘制一个数据点。 现在，让我们使用abstract generator 函数实例化三个生成器：一个用于训练，一个用于验证以及一个用于测试。...每个人都将查看原始数据的不同时间段：训练生成器查看前200,000个时间步，验证生成器查看随后的100,000个时间步，而测试生成器查看其余的时间步。...验证MAE转化为非标准化后的平均绝对误差为2.35˚C。 丢弃（dropout）对抗过度拟合 从训练和验证曲线可以明显看出该模型是过拟合的：训练和验证损失在经过几个时期后开始出现较大差异。
这些模型通过大量的文本数据进行训练，能够生成内容丰富、语法正确的文章、对话甚至诗歌。2.2 图像生成深度学习通过生成对抗网络（GAN）在图像生成领域取得了显著的成就。...GAN包括生成器和判别器两个网络，生成器负责生成图像，而判别器则负责区分图像的真假。通过相互博弈，GAN能够生成高质量的图像，如人脸生成、艺术风格迁移等。...两者通过对抗学习共同进步，生成器的目标是让判别器无法区分真假图像。虽然GAN成功生成了高质量的图像，但它存在一些局限性，如训练不稳定、容易崩溃以及无法有效处理复杂的多模态数据。...5.2.1 GPT在文本生成中的应用GPT（生成式预训练转换器）系列是Transformer架构在文本生成领域的重要应用。它通过从大规模文本数据中进行自监督训练，学会生成与输入上下文相关的内容。...GAN的创新引领了图像生成技术，而Transformer的引入使得生成模型能够在更广泛的上下文中生成高质量的文本和图像。
最近开始探索的一个自然问题是，这些生成的图像在其他方面是否有用；例如，它们能成为下游任务的有用训练数据吗？ ...在本文中，我们探索使用生成模型来提高小数据目标检测的性能。直接应用现有的生成模型是有问题的。首先，先前关于生成模型的目标插入的工作通常需要分割掩模，而分割掩模通常不可用，例如在疾病检测任务中。...值得注意的是，掩模位置的选择并没有改变我们的方法——作为一种替代方法，我们可以使用可训练的方法来预测合理的位置。...但我们不仅限于RetinaNet：只要检测器是可训练的，我们就可以将其集成到循环中。 3.2、用检测损失训练生成器 生成器 的目标是生成插入对象的图像，这些图像既逼真又有益，以提高对象检测性能。...改进和扩展注释 然而，由于以下问题，该数据集的边界框注释并不令人满意：（1）在原始论文和先前的工作[28，19]中，没有标准的训练/测试/验证划分。
生成对抗网络（GAN）生成对抗网络（GAN）是图像生成领域的另一重要技术。由Ian Goodfellow等人于2014年提出，GAN通过两个网络（生成器和判别器）之间的对抗训练，生成逼真的图像。...判别器：接受真实图像和生成的假图像，并输出它们是“真实”还是“生成”的概率。生成器的目标是生成逼真到足以欺骗判别器的图像，而判别器的目标是尽可能准确地区分真实图像和生成图像。...这种对抗训练使得生成器能够逐步生成更加逼真的图像。...在训练过程中，生成器和判别器通过对抗性训练不断优化，使生成的图像逐渐接近真实图像。4. 变分自动编码器（VAE）变分自动编码器（VAE）是一种生成模型，通过学习数据的概率分布来生成新图像。...6.2 扩散模型代码实例以下是一个简单的扩散模型示例，应用于MNIST数据集。
试验证明，使用细化后的图像进行训练可以大幅提高多种机器学习任务中模型的准确度。 概览 解决方案之一是改进模拟器，这种方案不仅成本高，而且还很难实现。...任务是在保留标注信息的同时，使用未标记的真实数据训练一个模型， 用它提高模拟器中合成图像的真实度。 “提高真实度”的目的是使图像看起来尽可能真实，借以提高测试准确性。...对抗损失函数是局部图像块交叉熵损失的总和。 使用生成器历史改进判别器 生成器可以使用新分布或者目标（真实数据）分布的样本骗过判别器。...是培训过程中，生成器和鉴别器的损失变化。 自正则化L1损失有限制性吗？ 当合成图片和真实图像在分布中有显著的变化时，像素级的L1差异可能会存在限制性。...图8.自正则化损失在特征空间中的例子 生成器会改变标签吗？ 为了验证标签不会发生显著的变化，我们手工绘制了合成和精细化图像的椭圆，并计算出它们的中心之间的差异。
翻译过来就是： ==== Cora数据集，该数据集由 2708 篇论文，及它们之间的引用关系构成的 5429 条边组成。...每篇论文的特征是通过词袋模型得到的，维度为1433，每一维表示一个词，1表示该词在这篇文章中出现过，0表示未出现。...sg from stellargraph.mapper import FullBatchNodeGenerator from stellargraph.layer import GCN from tensorflow.keras...test_subjects) # 独热编码 generator = FullBatchNodeGenerator(G, method="gcn") anyway，这个generator暂时还没搞懂，看上去是个节点生成器之类的...means shuffling the whole graph callbacks=[es_callback], ) 画图来瞅瞅： sg.utils.plot_history(history) 验证数据
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