在本教程中，我会告诉你如何在使用Keras进行深度学习时添加内置指标以及自定义指标并监控这些指标。...例如： model.compile(..., metrics=['mse']) 列出的具体指标可以是Keras函数的名称（如mean_squared_error）或这些函数的字符串别名（如' mse '...性能评估指标可以通过输出查看，也可以通过调用模型类的fit()方法获得。这两种方式里，性能评估函数都被当做关键字使用。如果要查看验证数据集的指标，只要在关键字前加上val_前缀即可。...无论您的问题是二元还是多分类问题，都可以指定“ acc ”指标来评估准确性。 下面通过实例演示来观察Keras内置的准确度指标随训练批次增加的变化情况。...从这个例子以及其他损失函数和性能评估指标可以看出：需要使用后端提供的标准数学函数来计算我们感兴趣的性能评估指标。
因此近日谷歌发布了 MobileNet 网络架构，它是一系列在 TensorFlow 上高效、小尺寸的移动优先型视觉模型，其旨在充分利用移动设备和嵌入式应用的有限的资源，有效地最大化模型的准确性。...它们可以像其他流行的大规模模型（如 Inception）一样用于分类、检测、嵌入和分割任务等。 ? 应用案例包括目标检测、细粒度分类、人脸属性和地标识别等。...Library ：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/slim/README.md 如何在移动设备上运行模型可以阅读 TensorFlow...我们引入了两个简单的全局超参数，可以在延迟和准确性之间找到平衡点。这些超参数允许模型开发者针对应用面临的局限性选择正确尺寸的模型。...原文链接：https://research.googleblog.com/2017/06/mobilenets-open-source-models-for.html 本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权
使用Keras和tensorflow2.2可以无缝地为深度神经网络训练添加复杂的指标 Keras对基于DNN的机器学习进行了大量简化，并不断改进。...这里，我们将展示如何基于混淆矩阵(召回、精度和f1)实现度量，并展示如何在tensorflow 2.2中非常简单地使用它们。...当考虑一个多类问题时，人们常说，如果类是不平衡的，那么准确性就不是一个好的度量标准。虽然这是肯定的，但是当所有的类训练的不完全拟合时，即使数据集是平衡的，准确性也是一个糟糕的度量标准。...在训练中获得班级特定的召回、精度和f1至少对两件事有用: 我们可以看到训练是否稳定，每个类的损失在图表中显示的时候没有跳跃太多 我们可以使用一些技巧-早期停止甚至动态改变类权值。...recall+tf.constant(1e-15)) return precision,recall,f1 在正常的Keras工作流中，方法结果将被调用，它将返回一个数字，不需要做任何其他事情
保存与所选指标相关的得分结果。 计算这10个（x）次的平均值。 记住使用SEED能够复制这些X分裂 其他需要考虑的事情是KFold和KFold分层。...基本上，我正在学习阶段，并期待获得行业水平的曝光。 商业问题：如何在线推荐产品以增加购买。 将其翻译成ml问题。...数据科学家可能会专注于随着时间的推移，将业务问题翻译成ml问题，并且通常成为流程的指导者——如建模过程的经理/主管一样。 23.如何在R和Python中使用整体建模来提高预测的准确性。...这可能需要一段时间，所以运行一些回归以及你正在做的任何其他建模可能会很好，并且通常会尝试提供说明图和总结信息，以便为您的模型为什么执行此操作。 29.如何在Kaggle建立合作团队？...我不同意这个“人们在说TENSORFLOW是下一个scikit learn”的说法。 Tensorflow是一个完成某些机器学习任务（如深入学习）的框架。
因此我们得出结论，该数据集非常适合目标检测算法，目标检测的目标不仅是分类违禁物品，还要通过创建边界框来为它们定位。...因此，由于不平衡的数据集，我们能够节省训练大型数据集的时间和成本而不用牺牲很多准确性。 2.3 复杂的图像 我们的X射线图像数据集，不仅是数据集，不平衡数据集中也包含了不清晰的图像。...FPN是多尺度特征提取器的改进，与其他目标检测模型中的特征提取器相比，如Faster R-CNN，包含更高质量的信息。...（2）对于枪类，RFCN_Resnet101性能最佳，其他模型（如Faster_RCNN_Resnet50 / 101和SSD_Inception_v2）非常接近；对于刀类，SSD_Inception_v2AP...为了实现目标检测模型，我们使用Tensorflow目标检测API并在Google Cloud平台上训练，我们训练了几种模型并评估了它们的性能。 （3）模型评估指标。
模型训练： 用于在多种硬件环境下训练模型的工具和平台，如 TensorFlow, PyTorch, Keras 和 Apache MXNet。...模型验证和测试： 用于评估模型性能和准确性的工具，如 TensorFlow Extended (TFX) 和 MLflow。...模型部署：用于将模型部署到生产环境的工具和平台，如 TensorFlow Serving, NVIDIA Triton Inference Server, AWS SageMaker 和 Microsoft...模型指标监控 监控生产中的模型输出不仅是模型性能的指标，而且还能告诉我们是否达到了业务 KPI。在模型预测方面，重要的监控是模型性能符合业务指标。...使用指标来评估模型性能是在生产中监控模型的重要组成部分。这里可以使用不同的指标，例如分类、回归、聚类、强化学习等。我们通常使用预定义的模型评分指标（准确性、AUC、精度等）来评估模型。
我们向所有其他句子添加特殊的操作，使其成为59个字。填充句子相同的长度是有用的，因为这样就允许我们有效地批量我们的数据，因为批处理中的每个示例必须具有相同的长度。...3.9 SUMMARIES TensorFlow有一个概述（summaries），可以在训练和评估过程中跟踪和查看各种数值。 例如，您可能希望跟踪您的损失和准确性随时间的变化。...最后，我们打印当前培训批次的丢失和准确性，并将摘要保存到磁盘。请注意，如果批量太小，训练批次的损失和准确性可能会在批次间显着变化。...而且因为我们使用dropout，您的训练指标可能开始比您的评估指标更糟。 我们写一个类似的函数来评估任意数据集的丢失和准确性，例如验证集或整个训练集。本质上这个功能与上述相同，但没有训练操作。...因为使用了dropout，训练损失和准确性开始大大低于测试指标。 您可以使用代码进行操作，并尝试使用各种参数配置运行模型。 Github提供了代码和说明。 4.
使用此模式可获得可以在您的应用程序中直接使用的INT8 IR模型。...校准期间使用的评价指标名字。 -mt, --metric_type, --metric-type string Optional. 校准期间使用的评价指标类型。...如果你的自定以拓扑不支持准确性评价指标或者自定义数据集，请自己在openvino.tools.accuracy_checker Python包中添加其它一些实现部分。...想要了解更多关于评价指标实现和数据集支持，可以去./tools/accuracy_checker/README.md查看。 下面是校准和评估模型的步骤： 转换数据集获得Annotations文件。...可以使用校准之前的其他可选步骤来粗略估计可能的INT8性能。 转换数据集获得Annotations文件 校准数据集是训练数据集的子集。
1个批处理归一化验证集的准确性不如其他技术。让我们来绘制损失和acc以获得更好的直觉。 ? ? 在这里，我们可以看到我们的模型在验证集和测试集上的表现不佳。让我们向所有层添加归一化以查看结果。...通过在每层中添加批处理规范化，我们获得了良好的准确性。让我们绘制Loss和准确率。 ? ? 通过绘制准确度和损失，我们可以看到我们的模型在训练集上的表现仍优于验证集，但是在性能上却有所提高。...让我们画出Loss和准确率，以获得更好的直觉。...最后： 本文简要介绍了如何在Tensorflow中使用不同的技术。如果您缺乏理论，我建议您在Coursera的“深度学习专业化”课程2和3中学习有关正则化的更多信息。...您还必须学习何时使用哪种技术，以及何时以及如何结合使用不同的技术，才能获得真正卓有成效的结果。 希望您现在对如何在Tensorflow 2中实现不同的正则化技术有所了解。
Allaire 在一次活动中正式展示了如何在 TensorFlow 中使用 R 语言。 ? J.J....（https://tensorflow.rstudio.com/keras/） TensorFlow Estimators：常见模型类别的实现，如回归器和分类器。...中训练指标的实时反馈： ?...若想持续获得最新信息，请访问 TensorFlow for R 博客：https://tensorflow.rstudio.com/blog.html 虽然 TensorFlow 和深度学习在图像识别、...语音识别等领域里已经有了令人瞩目的成果，但它在一些其他领域：如生物医疗和时序分析中仍然没有得到广泛应用。
其中一个挑战是为边缘设备开发深度学习模型，因为开发者需要处理有限的资源，如存储、内存和计算能力，同时平衡模型准确性和延迟或帧率等运行时指标。...如果您想了解有关使用其他类型的模型优化技术（如随机剪枝和聚类）在Arm Ethos-U NPU上的优势，请阅读本博客。 前提条件： 我们假设您： 熟悉如何训练深度学习模型。...我们将使用下面所示的decode_eff()函数首先将模型解码回TensorFlow格式，然后我们将使用以下代码进行训练后量化（PTQ），并获得一个INT8 tflite模型。...请注意，通道剪枝会减少每层的输入和输出通道数量，以匹配大小，因此由其他因素（如粒度和最小通道数）控制的结果模型将小于50%。 要对模型进行剪枝，我们使用以下命令： !...建议重新使用相同数据集对这个剪枝后的模型进行重新训练，以恢复准确性。重新训练后，我们获得了90.35%的评估准确性。与基准密集模型相比，重新训练已经恢复了所有丢失的准确性。
其中一个挑战是为边缘设备开发深度学习模型，因为开发者需要处理有限的资源，如存储、内存和计算能力，同时平衡模型准确性和延迟或帧率等运行时指标。...如果您想了解有关使用其他类型的模型优化技术（如随机剪枝和聚类）在Arm Ethos-U NPU上的优势，请阅读本博客。前提条件：我们假设您：熟悉如何训练深度学习模型。...我们将使用下面所示的decode_eff()函数首先将模型解码回TensorFlow格式，然后我们将使用以下代码进行训练后量化（PTQ），并获得一个INT8 tflite模型。...请注意，通道剪枝会减少每层的输入和输出通道数量，以匹配大小，因此由其他因素（如粒度和最小通道数）控制的结果模型将小于50%。要对模型进行剪枝，我们使用以下命令：!...建议重新使用相同数据集对这个剪枝后的模型进行重新训练，以恢复准确性。重新训练后，我们获得了90.35%的评估准确性。与基准密集模型相比，重新训练已经恢复了所有丢失的准确性。
管道已在 TensorFlow、PyTorch 和 Jax 中执行，在框架外具有有限的依赖性。每个基线的超参数都经过多次迭代训练，以提供超越结果的结果。...每个基线都对其超参数进行调整，以最大限度地提高给定指标集的性能。 基线在三个不同的轴之间变化： 基本模型：简单的全连接网络。 训练数据集：训练机器学习模型所需的数据。...评估指标：预测指标（如准确性）、不确定性指标（如校准误差）、计算指标（如推理延迟）。 为了能够轻松使用这些基线，它们被有意优化为尽可能最小化和模块化。不是建立新的类抽象，而是使用预先存在的抽象。...它可以在 TensorFlow、PyTorch 或 JAX 中的任何一个中开发。使用 Abseil 定义的简单 python 标志用于管理超参数和其他实验配置值。...还确保存储库已经过广泛的超参数调整，并且其他研究人员可以轻松使用而无需重新训练或重新调整。研究人员希望避免管道实现中的细微差异，这些差异往往会影响基线比较并敦促人们为存储库贡献新方法。
神经网络中的一些超参数是： 隐藏层的数量 隐含层中单位或节点的集合的数量 学习速率 DropOut比例 迭代次数 优化器的选择如SGD, Adam, AdaGrad, Rmsprop等 激活函数选择如ReLU...超参数优化是寻找深度学习算法的优化器、学习率、等超参数值，从而获得最佳模型性能的过程。 ? 可以使用以下技术执行超参数优化。...TensorBoard是Tensorflow的一个可视化工具包，用于显示不同的指标、参数和其他可视化，帮助调试、跟踪、微调、优化和共享深度学习实验结果 TensorBoard可以跟踪模型在每个训练迭代的精度和损失...函数返回最后一个批次的验证准确性。...总结 Tensorboard为超参数调优提供了一种可视化的方式来了解哪些超参数可以用于微调深度学习模型以获得最佳精度，更多的操作可以查看官方文档： https://www.tensorflow.org
通过使用深度学习实现分类问题的动手演练，如何绘制问题以及如何改善其结果，来了解TensorFlow的最新版本。 但是等等...什么是Tensorflow？...现在，我们必须导入其他重要的库，这将有助于我们创建神经网络。 ? 在这里，我们从tensorflow中导入了2个主要内容 ，即 Dense 和 Sequential。...指标对于评估一个人的模型很重要。我们可以基于不同的指标来评估模型。对于分类问题，最重要的指标是准确性，它表明我们的预测有多准确。 我们模型的最后一步是将其拟合训练数据和训练标签。让我们编写代码。 ?...我们还将在模型中实现一些改进，这将有助于我们更好地减少过度拟合，从而获得更好的性能模型。要了解更多有关理论和动机背后辍学，请参阅 此 文章。 让我们重新制作模型。 ?...我们将使所有其他内容（loss，优化器，epoch等）保持不变。 ? 现在让我们评估模型。 ? ? 你猜怎么着？通过添加正则化和Dropout，我们将准确性从88％提高到94％。
一个高效的模型能够在实时视频上获得实时结果 - 无需耗尽电池或使手机变热，就可以在其上煎鸡蛋。 传统的神经网络，如VGGNet和ResNet要求太高，我通常建议切换到MobileNet。...该库还可以轻松地将特征提取器与分类器之外的其他模型集成。...性能测量 本节显示了包含的MobileNet模型性能的几个指标。影响性能的因素有两个： “深度倍增器”。这个超参数可以让您平衡模型大小，推理速度和准确性之间的权衡。...如您所见，分割比其他任务慢很多！...准确性 下表显示了ImageNet测试集上分类器的准确性： 版 前1名准确度 前5名准确度 MobileNet V1 70.9 89.9 MobileNet V2 71.8 91.0 注意：这是原始TensorFlow
我们将讨论如何在本地机器上安装Python，包括推荐的版本和依赖项。 安装深度学习库：ChatGPT依赖于各种深度学习库，用于构建神经网络、训练模型和处理自然语言处理（NLP）等任务。...我们将讨论如何安装流行的深度学习库，如TensorFlow、PyTorch和Keras。 获取训练数据：训练ChatGPT这样的语言模型需要大量的文本数据。...我们将讨论评估生成文本的准确性、流畅度和连贯性的技术，包括使用评估指标和进行人工评估。 微调ChatGPT模型：微调是在较小的数据集上进一步训练模型，以改进其在特定任务或领域上的性能的过程。...优化的软件库: 优化的软件库如TensorFlow或PyTorch可以通过提供常见操作的优化实现来提高训练过程的效率。 评估指标 困惑度（Perplexity）: 困惑度是语言模型常用的评估指标。...它衡量模型在预测序列中下一个词的准确性。较低的困惑度表示更好的性能。 Bleu分数（Bleu score）: Bleu分数是用于评估机器生成的翻译质量的指标。
02 准备工作首先，让我们通过TensorFlow、to_categorical（用于将数字类的值转换为其他类别）、Sequential、Flatten、Dense、以及用于构建神经网络架构的 Dropout...当然，您也可以选择诸如Adam、RMSProp、SGD等其他优化器。...这对于向TensorFlow框架传达输出的标签（即：0到9）为类（class），而不是数字类型，是非常重要的。05 设计神经网络架构下面，让我们来了解如何在细节上设计神经网络架构。...接着，通过将优化器 (即：adamax)、损失函数、以及各项指标（由于所有类都同等重要、且均匀分布，因此我选择了准确性）作为参数，来编译模型。...同时，我们调用模型对象的评估方法，以获得模型在不可见数据集上的表现分数。最后，您可以使用在模型对象上调用的save方法，保存要在生产环境中部署的模型对象。
随机森林随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并将它们的预测结果结合起来，以提高模型的准确性和稳定性。...深度学习框架介绍几个流行的深度学习框架，如TensorFlow、Keras、PyTorch等，并比较它们的优缺点。...层次聚类介绍层次聚类算法，包括凝聚的和分裂的层次聚类方法，并展示如何在Python中实现它们。基于密度的聚类讨论基于密度的聚类算法，如DBSCAN，它们能够处理任意形状的聚类并识别噪声点。...梯度提升在Python中的实现展示如何在Python中使用Scikit-learn或其他库实现梯度提升，并讨论其应用场景。...更多信息可以通过链接 http://suo.im/3QmEfV 获得。接下来，你可以在 Google 的开源机器智能软件库 TensorFlow 中进行实践。
L1正则化 L2正则化 Dropout 批量归一化（BatchNormalization） 我将简要解释这些技术如何工作以及如何在Tensorflow 2中实现它们。...嗯，准确性几乎一样，让我们检查一下图表以获得更好的直觉。...在这里我们可以看到验证准确性为97％，这是相当不错的。让我们作图以获得更多的直觉。 ? 在这里，我们可以看到我们并没有过度拟合数据。让我们绘制精度。 ?...现在， 在所有其他层中添加 L2。...让我们获得更多的直觉。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
