使用Python的Keras库可以很容易创建和评测深度学习神经网络，但是您必须遵循严格的模型生命周期。
keras中的主要数据结构是model（模型），它提供定义完整计算图的方法。通过将图层添加到现有模型/计算图，我们可以构建出复杂的神经网络。
您想构建一个没有太多训练数据的机器学习模型吗？众所周知，机器学习需要大量数据，而收集和注释数据需要时间且成本高昂。
选自Medium 机器之心编译 参与：侯韵楚、李泽南 神经网络在图像处理中应用广泛，但经常面临难以调整参数的问题。最近，来自 Merantix 的 Ryan Henderson（博士毕业于康奈尔大学）等人发布了一个免费开源的卷积神经网络可视化工具，让我们可以方便地观察神经网络在图像中的焦点，为模型优化提供了帮助。 Github（运行环境-Python3.5 或以上）：https://github.com/merantix/picasso arXiv-Picasso：https://arxiv.org/abs
现在的深度学习方法侧重于如何设计最合适的目标函数，使模型的预测结果最接近实际情况。同时，必须设计一种适当的架构，该架构可以促进获取足够的信息用于预测。
迁移学习：遇到一个新问题，不是从头训练一个网络模型，而是在现有的预训练模型上，再次训练或者直接使用。
我将借鉴自己的经验，列出微调背后的基本原理，所涉及的技术，及最后也是最重要的，在本文第二部分中将分步详尽阐述如何在 Keras 中对卷积神经网络模型进行微调。
在本教程中，我们将学习如何使用深度学习来创作另一种（毕加索或梵高式）风格的图像，这就是所谓的神经类型迁移！这是列昂·盖茨的论文中概述的一种技术：一种艺术风格的神经算法，非常值得一读。
所谓迁移学习是指针对新问题重新使用预先训练的模型。由于它能用较少的数据训练深度神经网络，这使得目前它在深度学习领域非常流行。通过这篇文章您将会了解什么是迁移学习，它是如何工作的，为什么应该使用它以及何时可以使用它。同时这篇文章将向您介绍迁移学习的不同方法，并为您提供一些已经预先训练过的模型的资源。
目前，不管是工业界还是学术界，基于 Transformer 的模型已经广泛应用于自然语言处理(NLP)任务中，然而很多人依然对这些模型的内部工作机制知之甚少。
今天要为大家推荐一套超酷炫的，用于构建神经网络 3D 可视化应用的框架——TensorSpace。
当今的深度学习方法专注于设计最合适的目标函数，以使模型的预测结果与实际情况最接近。同时，必须设计一个合适的架构，以便获取足够的信息进行预测。现有方法忽略了一个事实，即当输入数据经过逐层特征提取和空间变换时，大量信息将会丢失。本文将深入探讨当数据通过深度网络传输时的数据丢失重要问题，即信息瓶颈和可逆函数。我们提出了可编程梯度信息（PGI）的概念，以处理深度网络所需的各种变化，以实现多个目标。PGI可以为目标任务提供完整的输入信息来计算目标函数，从而获得可靠的梯度信息以更新网络权重。此外，基于梯度路径规划设计了一种新的轻量级网络架构——广义高效层聚合网络（GELAN）。GELAN的架构证实了PGI在轻量级模型上取得了优异的结果。我们在基于MS COCO数据集的目标检测上验证了提出的GELAN和PGI。结果显示，GELAN仅使用常规卷积算子即可实现比基于深度卷积开发的最先进方法更好的参数利用率。PGI可用于各种模型，从轻量级到大型。它可用于获取完整信息，使得从头开始训练的模型可以获得比使用大型数据集预训练的最先进模型更好的结果。
作者 | Nico 参与 | shawn 今天，一篇吐槽TensorFlow的文章在网上刷屏，到底是怎么回事呢？来看这位作者的抱怨有没有道理。 每隔几个月，我都会Google一下“Tensorflow sucks（Tensorflow 烂透了）”或“f*** Tensorflow”，希望能找到志同道合的黑粉。尽管Tensorflow面世已约两年，我还是找不到一个令我满意的批评Tensorflow的言论，也许是我用的搜索引擎不对，但是我认为罪魁祸首是一种被称为“谷歌嫉妒”的现象，具体表现为全世界的工程师都
你是否想知道LSTM层学到了什么？有没有想过是否有可能看到每个单元如何对最终输出做出贡献。我很好奇，试图将其可视化。在满足我好奇的神经元的同时，我偶然发现了Andrej Karpathy的博客，名为“循环神经网络的不合理有效性”。如果你想获得更深入的解释，建议你浏览他的博客。
选自arXiv 机器之心编译 近日，百度凭借全新的人脸检测深度学习算法 PyramidBox，在世界最权威的人脸检测公开评测集 WIDER FACE 的「Easy」、「Medium」和「Hard」三项评测子集中均荣膺榜首，刷新业内最好成绩。本文将通过论文简要介绍这一算法背后的技术。 1 引言 人脸检测是各种人脸应用中的一项基本任务。Viola - Jones [1] 的开创性研究利用具有类哈尔特征的 AdaBoost 算法来训练级联的人脸与非人脸分类器。此后不断有人进行深入研究 [ 2，3，4，5，6，7
这里不推荐使用pickle或cPickle来保存Keras模型。 1. 一般使用model.save(filepath)将Keras模型和权重保存在一个HDF5文件中，该文件将包含：
近年来，深度神经网络模型在计算机视觉识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功。但是受限于较高的计算复杂度和较大的存储需求，深度模型的部署在有限资源设备上面临着诸多挑战，因此相继出现了各种模型压缩和加速技术。其中知识蒸馏是一种典型的方法，它能从一个大的教师模型中学习到一个小的学生模型，受到了工业界和学术界的广泛关注。
传统的CNN模型具有层次结构，利用最后一层的特征映射来获得预测输出。然而，很难确定最优网络深度，并使中间层学习显著的特征。
在EZDL到底怎样，试试看…一文中，我尝试了百度推出的在线人工智能设计平台EZDL，其愿景是任何人不用编写一行代码就可以轻松地构建、设计和部署人工智能（AI）模型。从试用效果上看，确实不需要编写一行代码，也不需要什么人工智能知识。但对于一名程序员而言，将人工智能包装到一个黑盒子中，而自己毫无掌控感，总有那么一点不踏实。
一 单层神经网络（感知器） 1.结构 下面来说明感知器模型。 在原来MP模型的“输入”位置添加神经元节点，标志其为“输入单元”。其余不变，于是我们就有了下图：从本图开始，我们将权
选自towardsdatascience 作者：Lars Hulstaert 机器之心编译 了解图像分类的不同网络架构是一项非常艰巨的任务。本文将讨论目前可在 keras 上使用的主要架构。作者将按照这些架构出现的时间顺序对其逐一讲解，并尝试以从业者的角度讨论其优缺点。 关键概念 虽然计算机视觉研究者们采取的方法各不相同，但是大体而言，他们的实验设置有着如下的趋势。本文将讨论如何进行图像预处理，数据增强用于哪类数据，优化机制以及输出层的实现方法。 预处理 通常而言，我们会计算训练集图像的平均像素值，将其从图
构建神经网络将路透社新闻分类，一共有46个类别。因为有多个类别，属于多分类问题，而每条数据只属于一个类别，所以是单标签多分类问题；如果每条数据可以被分到多个类别中，那问题则属于多标签多分类问题。 完整代码 欢迎Fork、Star
深度学习的广泛运用之一就是对文本按照其内容进行分类。例如对新闻报道根据其性质进行划分是常见的应用领域。在本节，我们要把路透社自1986年以来的新闻数据按照46个不同话题进行划分。网络经过训练后，它能够分析一篇新闻稿，然后按照其报道内容，将其归入到设定好的46个话题之一。深度学习在这方面的应用属于典型的“单标签，多类别划分”的文本分类应用。 我们这里采用的数据集来自于路透社1986年以来的报道，数据中每一篇新闻稿附带一个话题标签，以用于网络训练，每一个话题至少含有10篇文章，某些报道它内容很明显属于给定话题，
【导读】大家好，我是泳鱼。知识蒸馏用大白话说就是将一个大神经网络模型的知识转移到另外一个小模型上面，得到一个“小而美”的模型。本文就近些年来知识蒸馏的主要研究成果进行梳理并加以总结，分析该领域所面临的挑战，详细阐述知识蒸馏的学习框架，从多种分类角度对知识蒸馏的相关工作进行对比和分析，文末附相关论文下载。
并非每个回归或分类问题都需要通过深度学习来解决。甚至可以说，并非每个回归或分类问题都需要通过机器学习来解决。毕竟，许多数据集可以用解析方法或简单的统计过程进行建模。
广泛使用的文本分类数据集：46个不同的主题，即输出有46个类别。某些样本的主题更多，但是训练集中的每个主题至少有10个样本
ChatGPT、LLaMa等大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域带来的革命性进步。通过有监督微调（SFT）的训练方式，这些模型拥有强大的上下文学习能力，在各种任务中都展现了超凡的表现。然而，它们也有一个不小的问题——庞大的存储空间和高昂的计算资源成本。
本文主要介绍简化的YOLOv7论文解读和推理测试以及YOLOv7与 YOLO系列的其他目标检测器的比较。（公众号：OpenCV与AI深度学习）
掩码建模（MIM, MAE）被证明是非常有效的自监督训练方法。然而，如图 1 所示，MIM 对于更大的模型效果相对更好。当模型很小的时候（比如 ViT-T 5M 参数，这样的模型对于现实世界非常重要），MIM 甚至可能一定程度上降低模型的效果。比如用 MAE 训练的 ViT-L 比普通监督训练的模型在 ImageNet 上的分类效果提升 3.3%，但是用 MAE 训练的 ViT-T 比普通监督训练的模型在 ImageNet 上的分类效果降低了 0.6%。
【导读】如果你需要深度学习模型，那么 PyTorch 和 TensorFlow 都是不错的选择。
人工神经网络表示一类机器学习的模型，最初是受到了哺乳动物中央神经系统研究的启发。网络由相互连接的分层组织的神经元组成，这些神经元在达到一定条件时就会互相交换信息（专业术语是激发（fire））。最初的研究开始于20世纪50年代后期，当时引入了感知机（Perceptron）模型。感知机是一个可以实现简单操作的两层网络，并在20世纪60年代后期引入反向传播算法（backpropagation algorithm）后得到进一步扩展，用于高效的多层网络的训练。有些研究认为这些技术起源可以追溯到比通常引述的更早的时候。直到20世纪80年代，人们才对神经网络进行了大量的学术研究，那时其他更简单的方法正变得更加有用。然后，由于G.Hinton提出的快速学习算法，以及2011年前后引入GPU后使大量数值计算成为可能，开始再度出现了神经网络研究的热潮。
在学习了Andrew Ng 的deeplearning.ai中的CNN课程时，顺着Ng的思路去了解了GoogLeNet这篇经典论文。GoogleNet提出了一个全新的深度CNN架构——Inception，无全连接层，可以节省运算的同时，减少了很多参数，参数数量是AlexNet的1/12，数量只有5 million，而且在ImageNet竞赛中取得了很好的成绩。 文章在引文中提到了提高深度神经网络性能最直接的方式，那就是增加网络的规模：深度和宽度。但是这样做的话肯定存在很多问题，问题是什么呢？ 问题一：网络规模更大通常意味着需要更多的参数，这会使增大的网络更容易过拟合，尤其是在训练集的标注样本有限的情况下。 问题二：使用计算资源的显著增加。 紧接着，文章就这两个问题开展一系列的引用与讨论，提出论文的追求，那就是设计一个好的网络拓扑，最后引出了Inception架构，并且将Inception架构的设计初衷与思想诠释的比较到位。首先，肯定卷积神经网络的重要性，以及池化对于卷积效果的重要性，所以Inception架构的基础是CNN卷积操作。而就减小网络规模这一点来说，新的模型需要考虑一个新的网络架构，从如何近似卷积视觉网络的最优稀疏结构出发，进行探索与讨论。
神经风格迁移是一种优化技术，用于将两个图像——一个内容图像和一个风格参考图像（如著名画家的一个作品）——混合在一起，使输出的图像看起来像内容图像， 但是用了风格参考图像的风格。
最近在工作中进行了NLP的内容，使用的还是Keras中embedding的词嵌入来做的。
摘要：本篇从理论上到实践介绍了BERT知识蒸馏发展进程。首先介绍了BERT类模型提升线上性能的方法以及知识蒸馏为什么有效；然后重点介绍了BERT蒸馏的主要发展进程，主要包括微调阶段蒸馏最后一层、微调阶段蒸馏中间层、预训练阶段蒸馏、预训练+微调两阶段蒸馏以及其他蒸馏方案；最后介绍了我们实际项目中BERT蒸馏实践。对BERT知识蒸馏感兴趣并希望应用到实际业务中的小伙伴可能有帮助。
https://machinelearningmastery.com/5-step-life-cycle-neural-network-models-keras/
周日 2016年4月24日 由弗朗索瓦Chollet 在教程中。
要搞一次促销抽奖活动，奖池里配置了很多奖项，我们需要按运营预先配置的概率抽中一个奖项。
之前介绍过一个单分类的问题。当每个数据点可以划分到多个类别、多个标签下，这就是属于多分类问题了。
在之前的文章中分别详细讲解网络IO模型以及IO复用模型技术实现的本质,关于epoll的技术分析,发现存在部分知识点不够严谨且也有些混乱,即epoll技术在linux底层内核源码实现中暂时没有看到有使用虚拟内存分配的技术实现,因此对此知识点持有怀疑但保留网络上的技术资料观点;其次关于epoll技术实现上,正是通过使用中间层的设计思想来解决本身select/poll无法扩展的局限性,同时借助分散的设计思想来解决select/poll存在的性能,最后我们会关注与epoll相关的其他高级轮询技术以及在早期中C10K问题是如何解决的,同时互联网技术发展至今,又出现C10M问题,解决思路有哪些可以借鉴的.
今天我们向你介绍另一部分，我们将深入了解CVPR 2018（计算机视觉和模式识别）会议的一些论文的细节。 我们已经有四个：关于计算机视觉的GAN，关于人类的姿势估计和跟踪，关于合成数据，以及最后关于域适应。 特别在第四部分中，我们提出了三篇关于同一主题的论文，这些论文实际具有数字可比性。
TensorFlow 2.0有一个很友好的地方，就是提供了多种不同的抽象方式，可以根据自己的需求来选择。这些API分成两种风格：
关于深度学习，每个人都有自己的看法。有人说就是炼丹，得个准确率召回率什么的，拿到实际中，问问为什么，都答不上来。各种连代码都没写过的人，也纷纷表示这东西就是小孩堆积木，然后整个大功耗的服务器跑上几天，调调参数。然后每个实验室招生，都说自己是做什么深度学习，机器 学习，大数据分析的，以此来吸引学生。可是可是，他们实验室很可能连一块 GPU 都没有。 对于像我这样的渣渣来说，深度学习的乐趣不在于推导那么几个公式，而在于你在做情感分析的时候，RMSE小了，准确率高了；你在做机器翻译的时候，英文句子准确地变成了地地
标题：BERT4GCN: Using BERT Intermediate Layers to Augment GCN for Aspect-based Sentiment Classification
注意：在这里，我们只关心构建CNN模型并观察其特征图（feature map），我们不关心模型的准确性。
通过上面的案例，我们可以知道只可视化显著性信息，现在关键问题是要解释网络中的大部分信息(例如70%-90%信息)。
本章旨在帮助您开始使用神经网络解决实际问题。您将巩固从第二章和第三章中获得的知识，并将所学应用于三个新任务，涵盖神经网络的三种最常见用例 — 二元分类、多类分类和标量回归：
本文探讨了使用一个变分自动编码器来降低使用Keras和Python的金融时间序列的维度。我们将进一步检测不同市场中的金融工具之间的相似性，并将使用获得的结果构建一个自定义指数。
采用model.summary(),model.get_config()和for循环均可获得Keras的层名。
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
实时音视频
即时通信 IM
