要明确三点：①网络层的实例是可调用的，它以张量为参量，并返回一个张量；②输入和输出均为张量，它们都可以用来定义一个模型（Model）；③这样的模型可被训练。 ...回调函数Callbacks 回调函数是一个函数的合集，会在训练的阶段中所使用。你可以使用回调函数来查看训练模型的内在状态和统计。...可以传递一个回调函数的列表到模型的fit方法，相应的回调函数就会被在各自阶段被调用。 初始化Initializers 初始化定义了设置 Keras 各层权重随机初始值的方法。...可视化Visualization Keras提供了一些可视化的功能，可以通过plot_model绘制模型的图像并保存，也可以通过Keras的Model上fit方法返回的History对象将训练历史进行可视化...应用Applications Keras的应用模块提供了带有预训练权值的深度学习模型，这些模型可以用来进行预测、特征提取和微调，可用的模型有（在ImageNet上预训练过的用于图像分类的模型）Xception
Mask_RCNN Keras 这是一个在Python 3，Keras和TensorFlow基础上的对Mask R-CNN的实现。这个模型为图像中的每个对象实例生成边界框和分割掩码。...inspect_weights.ipynb 这个notebook用来观察训练模型的权重以及检查一些特例。...每一层激活值的可视化 通常观察不同层激活对于解决检测中遇到的一些问题很有帮助。（全零值，或者随机噪声） 5. 权重直方图 另外一个调试技巧就是观察权重的直方图。...6.TensorBoard 可视化 还有一个非常重要的调试和可视化工具是TensorBoard. 这个模型被配置为记录loss值的变化，并在每个epoch后保存权值。 7....组合得到最终结果 在MS COCO上训练 我们提供预训练的权值让你更简单的上手。 你还可以用这些权重为七点训练自己的模型。训练和验证的代码在coco.py中。
随着神经网络模型不断地学习，神经元的权值会与整个网络的上下文相匹配。神经元的权重针对某些特征进行调优，具有一些特殊化。...周围的神经元则会依赖于这种特殊化，如果过于特殊化，模型会因为对训练数据过拟合而变得脆弱不堪。...Dropout技术只在模型训练的阶段使用，在评估模型性能的时候不需使用。...Keras入门博文： Python Keras （一个超好用的神经网络框架）的使用以及实例 易用的深度学习框架Keras简介 接下来我们看看Dropout在Keras中的一些不同用法。...每条数据有60个输入值和1个输出值，输入值在送入模型前做了归一化。基准的神经网络模型有两个隐藏层，第一层有60个节点，第二层有30个。使用了随机梯度下降的方法来训练模型，选用了较小的学习率和冲量。
Step 2：建立模型 首先，要初始化训练数据和验证数据的变量，然后就可以构建模型了。要利用时序函数初始化这类模型，这个模型可以构造一个线性堆叠层，所以将每个层视为将数据馈送到下一个层的对象。...由于权值是随机初始化的，过滤器不能一开始就检测到具体特征，但在训练期间 CNN能让过滤器学习一些值。所以第一个过滤器会学习检测一些低级的特征，如曲线。...已经初始化了前三层，这个过程基本上只能再重复两次。输出的特征映射就被馈送到下一个卷积层，而这一层的过滤器将会学习检测更多的抽象特征，如爪子和脚印。 我们将使用Dropout来防止过拟合。...想要最小化损失函数，，要算出损失函数关于每一层权值的导数，计算出我们想要的网络更新的方向，将反向一层一层地传播损失，然后更新每个过滤器的权值，这样它们就能按照最小化损失函数的梯度方向进行修改。...Step 3：训练模型 最后写出拟合函数来训练模型，给出训练参数和验证数据以及每个样本的运行次数，然后保存权值，就可以在后面用我们训练过的模型了。 总体的准确率约为70％，和人的注意力差不多。
简约版 一、HDF5格式 HDF5标准提供了一种基本保存模型格式，也是常见的模型xxx.h5；通过HDF5格式会保存整个模型的权值值、模型的架构、模型的训练配置、优化器及状态等。...格式保存模型，保存后是xxx.h5的文件 model.save("my_model.h5") 1.2）加载使用模型 加载模型： # 重新创建完成相同的模型，包括权值和优化程序等 new_model =...2.1）保存模型 创建并训练一个新的模型实例，然后把训练好模型保存在saved_model 目录下，保存模型的名称为：my_model # 创建并训练一个新的模型实例。...准确率：{:5.2f}%".format(100 * acc)) 实践版 一、HDF5格式 HDF5标准提供了一种基本保存模型格式，也是常见的模型xxx.h5；通过HDF5格式会保存整个模型的权值值、...model.save("my_model.h5") # 重新创建完成相同的模型，包括权值和优化程序等 new_model = tf.keras.models.load_model("my_model.h5
使用tf.keras提供的高层API，可以轻松得完成建模三部曲——模型构建、训练、评估等工作。下面我们分别来说说如何使用tf.keras完成这三部曲。...Sequential实例化模型时，通过传入由层组成的列表来添加层。...：权值、偏置初始化方法,可以是一个可调用对象或标识一个对象的字符串 kernel_regularizer和bias_regularizer：对权值、偏置进行正则化的方法，可以是一个可调用对象或标识一个对象的字符串...不过，在训练前还需要做一些配置工作，例如指定优化器、损失函数、评估指标等，这些配置参数的过程一般通过tf.keras.Model.compile方法进行，先来熟悉一下tf.keras.Model.compile...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。
Keras 模型中使用预训练的词向量 Word2vec，为一群用来产生词嵌入的相关模型。这些模型为浅而双层的神经网络，用来训练以重新建构语言学之词文本。...https://zh.wikipedia.org/wiki/Word2vec 在这篇 [在Keras模型中使用预训练的词向量](https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest...只写一些不同的地方，更想的可以看这篇文章。 总体思路就是给 Embedding 层提供一个 [ word_token : word_vector] 的词典来初始化向量，并且标记为不可训练。...直接可视化 word2vec 模型 上面的可视化方法需要在 keras 建模并且训练，如果想直接可视化，可以利用 w2v_visualizer.py 这个脚本，使用方法很简单 python3 w2v_visualizer.py...模型路径> 参考 Vector Representations of Words 在Keras模型中使用预训练的词向量 TensorBoard: Embedding Visualization
，没有必要用不同的卷积核去进行卷积运算，再通过各个局部感知野连接的区域内，我们可以使用相同的参数和权值，这就是所谓的参数共享，经过局部感知野和参数共享两大优化方法，此时神经网络中的参数就可以很容易的进行训练学习了...池化中包括平均池化和最大池化操作，在我们本论文的案例中，我们使用的是最大池化操作，其过程是：将输入数据经过池化操作，并只保留池化区域中最大的一个值，其余均被忽略掉。...07 - 池化层和卷积层的反向传播 在前述小节中，我们了解过反向传播的概念，并且知道首先通过前向计算我们可以得到各个节点的激活函数的值，接着我们从最后一层逐层向前计算残差值，然后根据残差值求出对应偏导数的值...，并最后更新网络中的参数（权值w和偏置项b）。...上述内容提到过，我们本论文案例中使用的是最大池化操作，我们不讨论此时的前向传播，假设此时经过池化之后的残差值已经从最后一层的反向传播计算得到（我们假设前向计算过程中每一区域的最大值我们已经标注出来了），
kwargs： 使用TensorFlow作为后端请忽略该参数，若使用Theano作为后端，kwargs的值将会传递给 K.function 注意： 模型在使用前必须编译，否则在调用fit...class_weight：字典，将不同的类别映射为不同的权值，该参数用来在训练过程中调整损失函数（只能用于训练） sample_weight：权值的numpy array，用于在训练时调整损失函数（...【Tips】如果你只是载入模型并利用其predict，可以不用进行compile。在Keras中，compile主要完成损失函数和优化器的一些配置，是为训练服务的。...shuffle：布尔值，表示是否在训练过程中每个epoch前随机打乱输入样本的顺序。 class_weight：字典，将不同的类别映射为不同的权值，该参数用来在训练过程中调整损失函数（只能用于训练）。...sample_weight：权值的numpy array，用于在训练时调整损失函数（仅用于训练）。
深度学习技术 以下是一些通过预训练模型来改善拟合时间和准确性的方法： 研究理想的预训练体系架构：了解迁移学习的好处，或了解一些功能强大的 CNN 体系架构。...使用较小的学习率：由于预训练的权重通常优于随机初始化的权重，因此修改要更为精细！你在此处的选择取决于学习环境和预训练的表现，但请检查各个时期的误差，以了解距离收敛还要多久。...限制权重大小：可以限制某些层的权重的最大范数（绝对值），以泛化我们的模型。 不要动前几层：神经网络的前几个隐藏层通常用于捕获通用和可解释的特征，如形状、曲线或跨域的相互作用。...修改输出层：使用适合你的领域的新激活函数和输出大小替换模型默认值。不过，不要把自己局限于最明显的解决方案。...通过对网络权值施加约束（如大小为 5 的最大范数正则化）可以改善结果。 使用更大的网络。在较大的网络上使用 dropout 可能会获得更好的性能，从而使模型有更多的机会学习独立的表征。
---- 第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据 第14章...=[50, 1]), keras.layers.Dense(1) ]) 使用MSE损失、Adam优化器编译模型，在训练集上训练20个周期，用验证集评估，最终得到的MSE值为0.004。...第一种方法是使用训练好的模型，预测出下一个值，然后将这个值添加到输入中（假设这个预测值真实发生了），使用这个模型再次预测下一个值，依次类推，见如下代码： series = generate_time_series...图15-8 提前预测10步，每次1步 第二种方法是训练一个RNN，一次性预测出10个值。还可以使用序列到矢量模型，但输出的是10个值。...这还意味着训练和测试中的行为是一致的（这点和BN相反），且不需要使用指数移动平均来估计训练集中所有实例的特征统计。和BN一样，层归一化会学习每个输入的比例和偏移参数。
2、返回代表模型的JSON字符串，仅包含网络结构，不包含权值。...kwargs： 使用TensorFlow作为后端请忽略该参数，若使用Theano作为后端，kwargs的值将会传递给 K.function 注意： 模型在使用前必须编译，否则在调用fit或evaluate...class_weight：字典，将不同的类别映射为不同的权值，该参数用来在训练过程中调整损失函数（只能用于训练） sample_weight：权值的numpy array，用于在训练时调整损失函数（仅用于训练...【Tips】如果你只是载入模型并利用其predict，可以不用进行compile。在Keras中，compile主要完成损失函数和优化器的一些配置，是为训练服务的。...shuffle：布尔值，表示是否在训练过程中每个epoch前随机打乱输入样本的顺序。 class_weight：字典，将不同的类别映射为不同的权值，该参数用来在训练过程中调整损失函数（只能用于训练）。
训练中的损失函数一般是均方误差，但如果训练集有许多异常值，则可以使用平均绝对误差。另外，也可以使用Huber损失函数，它是前两者的组合。...比如，validation_split=0.1可以让Keras使用训练数据（打散前）的末尾10%作为验证集。...一定不要在测试集上调节超参数，否则会影响泛化误差。 使用模型进行预测 接下来，就可以用模型的predict()方法对新实例做预测了。...使用TensorBoard进行可视化 TensorBoard是一个强大的交互可视化工具，使用它可以查看训练过程中的学习曲线、比较每次运行的学习曲线、可视化计算图、分析训练数据、查看模型生成的图片、可视化投射到...批次大小： 批次大小对模型的表现和训练时间非常重要。使用大批次的好处是硬件（比如GPU）可以快速处理（见第19章），每秒可以处理更多实例。因此，许多人建议批次大小开到GPU内存的最大值。
学习率是深度学习中的一个重要的超参，如何调整学习率是训练出好模型的关键要素之一。 关于学习率的大小 ? 在训练过程中，一般根据训练轮数设置动态变化的学习率。...常见学习率衰减方式 https://www.jianshu.com/p/125fe2ab085b 线性衰减 momentum 动量法 网络权值时，存在一些不确定因素，并不能保证每一次初始化操作都能使得网络的初始权值处在一个合适的状态...不恰当的初始权值可能使得网络的损失函数在训练过程中陷入局部最小值，达不到全局最优的状态。 momentum 动量能够在一定程度上解决这个问题。...一般，神经网络在更新权值时，采用如下公式: w = w - learning_rate * dw 引入 momentum 后，采用如下公式： v = mu * v - learning_rate * dw...前 10 个 epochs 使用 0.1 的学习率，接下来的 10 个 epochs 使用 0.05 的学习率，学习率以指数级进行衰减。
例如，一个权值约束可以通过下面的方式被引入并实例化 # import norm from keras.constraints import max_norm # instantiate norm norm...此外，样本中带有噪声，这让该模型有机会学习到它不能够泛化到的样本的一些特征。 过拟合的多层感知机 我们可以开发一个多层感知机模型来解决这个二分类问题。...该模型将含有一个隐藏层，其中包含的节点比解决这个问题本身所需的节点要多一些，从而为过拟合提供了机会。我们还将对模型进行较长时间的训练，以确保模型过拟合。...对于该模型来说，一个很好的简单约束方式就是直接归一化权值，使范数等于 1.0。这个约束的作用是迫使所有传入的权值都很小。我们可以通过使用 Keras 中的「unit_norm」来实现这一点。...扩展 本章列举出了一些扩展内容： 显示出权值范数。更新示例以计算所处网络权值的大小，并说明权值约束确实能让权值更小。 约束输出层。更新示例，向模型的输出层添加约束并比较结果。 约束偏置。
如何调优网络权值初始化 神经网络权值初始化一度十分简单：采用小的随机数即可。 现在，有许多不同的技术可供选择。点击此处查看Keras 提供的清单。...在本例中，我们将着眼于通过评估所有可用的技术，来调优网络权值初始化的选择。 我们将在每一层采用相同的权值初始化方法。理想情况下，根据每层使用的激活函数选用不同的权值初始化方法效果可能更好。...了解更多dropout在深度学习框架Keras的使用请查看下面这篇文章： 基于Keras/Python的深度学习模型Dropout正则项 它涉及到拟合dropout率和权值约束。...并行（Parallelize），如果可以，使用全部的CPU，神经网络训练十分缓慢，并且我们经常想尝试不同的参数。参考AWS实例。 使用数据集的样本。...尤其是可以学到： 如何包装Keras模型以便在scikit-learn使用以及如何使用网格搜索。 如何网格搜索Keras 模型中不同标准的神经网络参数。 如何设计自己的超参数优化实验。
如果不指定该参数，将不会使用任何激活函数（即使用线性激活函数：a(x)=x） use_bias: 布尔值，是否使用偏置项 kernel_initializer：权值初始化方法，为预定义初始化方法名的字符串...参考initializers bias_initializer：权值初始化方法，为预定义初始化方法名的字符串，或用于初始化权重的初始化器。...kernel_initializer: kernel 权值矩阵的初始化器 (详见 initializers)。...class_weight：字典，将不同的类别映射为不同的权值，该参数用来在训练过程中调整损失函数（只能用于训练） sample_weight：权值的numpy array，用于在训练时调整损失函数（仅用于训练...如果模型接下来的一些层不支持masking，却接受到masking过的数据，则抛出异常。
重启是一个「热」重启，因为模型没有像全新模型那样重启，而是在重新启动学习率后，使用重启前的参数作为模型的初始解决方案。这在实现中非常简单，因为你不需要对模型执行任何操作，只需要即时更新学习率。...L2 正则化在 Adam 中无效。 权值衰减在 Adam 和 SGD 中同样有效。 在 SGD 中，再参数化可以使 L2 正则化和权值衰减等效。...主流的库将权值衰减作为 SGD 和 Adam 的 L2 正则化。 ? ImageNet 上的前 5 个测试错误，图片来自原论文。...更多细节请参考： https://www.fast.ai/2018/07/02/adam-weight-decay/ 在 Pytorch 和 Keras 中有一些针对此修复的请求，所以你应该很快就可以直接从库中使用这个...始终使用学习率调度器，该调度器会改变上一步中找到的学习率，可以是 CLR 或 Restart。 如果需要 Adam，请使用具有适当权值衰减的 AdamW，而不是当前流行框架中使用的默认权值衰减。
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