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Keras入门必看教程

你可以在这里读到更多关于 Keras 的内容: Keras, Python 的深度学习库 深度学习究竟是什么? 深度学习是指具有多隐层的神经网络, 其可以学习输入数据的抽象表示....Keras 教程目录 下面是创建你的第一个卷积神经网络 (CNN) 的步骤: 配置环境 安装 Keras 导入库和模块 从 MNIST 导入图片数据 预处理输入数据 预处理类标签 定义模型架构 编译模型...问题依旧. y_train 和 y_test 数据并没有被分成 10 个不同的类标签, 而是被表示成一个类型值的单一数组. 对此, 我们可以进行简单的修正: ? 再看一眼: ? 好多了!...到目前为止, 对于模型的参数, 我们已经添加了 2 个卷积层. 要完成模型的架构, 让我们添加一个完全连接的层和输出层: ? 对于 Dense 层, 第一个参数是输出的大小....第九步: 用训练数据进行模型拟合 要拟合模型, 我们需要做的就是声明训练的批次大小以及训练次数, 然后传入训练数据. ? 简单吗?

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Keras入门必看教程（附资料下载）

你可以在这里读到更多关于 Keras 的内容: Keras, Python 的深度学习库 深度学习究竟是什么? 深度学习是指具有多隐层的神经网络, 其可以学习输入数据的抽象表示....Keras 教程目录 下面是创建你的第一个卷积神经网络 (CNN) 的步骤: 配置环境 安装 Keras 导入库和模块 从 MNIST 导入图片数据 预处理输入数据 预处理类标签 定义模型架构 编译模型...再来看下前 10 个训练样本的标签: 问题依旧. y_train 和 y_test 数据并没有被分成 10 个不同的类标签, 而是被表示成一个类型值的单一数组....到目前为止, 对于模型的参数, 我们已经添加了 2 个卷积层. 要完成模型的架构, 让我们添加一个完全连接的层和输出层: 对于 Dense 层, 第一个参数是输出的大小....第九步: 用训练数据进行模型拟合 要拟合模型, 我们需要做的就是声明训练的批次大小以及训练次数, 然后传入训练数据. 简单吗?

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    cnn调优总结

    如果你不能增加输入图像的大小，在随后的层上减少步幅（stride），这样做有同样的效果。 如果你的网络有复杂和高度优化的架构，像是 GoogLeNet，那修改一定要谨慎。...DNN 需要大量的数据，而且模型在小的数据集上很容易过拟合。我强烈建议你要扩展原始的数据集。如果你的是一个视觉任务，可以增加噪点、增白，减少像素，旋转或色移，模糊，等等可以扩展的一切。...以下是我将要提到的思路： 获取更多数据 创造更多数据 重放缩你的数据 转换你的数据 特征选取 重架构你的问题 1) 获取更多数据 你能获取更多训练数据吗？...这依旧是一个好的经验法则，但是我想更深入一点。我建议你可以参考下述方法来创造一些训练数据的不同的版本： 归一化到0和1的区间。...1) 对算法进行抽样调查 其实你事先无法知道，针对你的问题哪个算法是最优的。如果你知道，你可能就不需要机器学习了。那有没有什么数据(办法)可以证明你选择的方法是正确的？ 让我们来解决这个难题。

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    【长文】CNN调优总结

    如果你不能增加输入图像的大小，在随后的层上减少步幅（stride），这样做有同样的效果。 如果你的网络有复杂和高度优化的架构，像是 GoogLeNet，那修改一定要谨慎。...DNN 需要大量的数据，而且模型在小的数据集上很容易过拟合。我强烈建议你要扩展原始的数据集。如果你的是一个视觉任务，可以增加噪点、增白，减少像素，旋转或色移，模糊，等等可以扩展的一切。...以下是我将要提到的思路： 获取更多数据 创造更多数据 重放缩你的数据 转换你的数据 特征选取 重架构你的问题 1) 获取更多数据 你能获取更多训练数据吗？...这依旧是一个好的经验法则，但是我想更深入一点。我建议你可以参考下述方法来创造一些训练数据的不同的版本： 归一化到0和1的区间。...1) 对算法进行抽样调查 其实你事先无法知道，针对你的问题哪个算法是最优的。如果你知道，你可能就不需要机器学习了。那有没有什么数据(办法)可以证明你选择的方法是正确的？ 让我们来解决这个难题。

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    CNN调优总结

    如果你不能增加输入图像的大小，在随后的层上减少步幅（stride），这样做有同样的效果。 如果你的网络有复杂和高度优化的架构，像是 GoogLeNet，那修改一定要谨慎。...如果你有更多的想法，或者是所列思路的拓展，也请告诉我，我和其他读者都将受益！ 有时候仅仅是一个想法或许就能使他人得到突破。 我将此博文分为四个部分：  1. 通过数据提升性能  2. ...以下是我将要提到的思路： 获取更多数据 创造更多数据 重放缩你的数据 转换你的数据 特征选取 重架构你的问题 1) 获取更多数据 你能获取更多训练数据吗？ ...这依旧是一个好的经验法则，但是我想更深入一点。我建议你可以参考下述方法来创造一些训练数据的不同的版本： 归一化到0和1的区间。...1) 对算法进行抽样调查 其实你事先无法知道，针对你的问题哪个算法是最优的。如果你知道，你可能就不需要机器学习了。那有没有什么数据(办法)可以证明你选择的方法是正确的？ 让我们来解决这个难题。

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    实践教程：CNN调优总结

    如果你不能增加输入图像的大小，在随后的层上减少步幅（stride），这样做有同样的效果。 如果你的网络有复杂和高度优化的架构，像是 GoogLeNet，那修改一定要谨慎。...如果你有更多的想法，或者是所列思路的拓展，也请告诉我，我和其他读者都将受益！有时候仅仅是一个想法或许就能使他人得到突破。...以下是我将要提到的思路： 获取更多数据 创造更多数据 重放缩你的数据 转换你的数据 特征选取 重架构你的问题 1) 获取更多数据 你能获取更多训练数据吗？...这依旧是一个好的经验法则，但是我想更深入一点。我建议你可以参考下述方法来创造一些训练数据的不同的版本： 归一化到0和1的区间。...1) 对算法进行抽样调查 其实你事先无法知道，针对你的问题哪个算法是最优的。如果你知道，你可能就不需要机器学习了。那有没有什么数据(办法)可以证明你选择的方法是正确的？ 让我们来解决这个难题。

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    干货 | 提升深度学习模型的表现，你需要这20个技巧（附论文）

    相关推荐： 我应该标准化输入变量（列向量）吗？...这些图可能是你所能创造的最有价值的诊断方法。另外一个有帮助的诊断方法是学习网络正确和错误的观察值。 在一些问题上，下面这些建议可以尝试一下： 在难以训练的样本上，你可能需要更多的或增强的样本。...如果你增加更多的神经元或更多的层，请增加你的学习率。学习率与训练 epoch 的数量、batch 的大小、优化方法是紧密相关的。...一个 epoch 是分批（batch-by-batch）暴露给网络的整个训练数据。你试验过不同的 batch 大小和 epochs 量吗？...一些网络架构要比其他架构对 batch 的大小更敏感。我认为多层感知机对 batch 大小比较稳健，LSTM 和 CNN 比较敏感，但这只是传闻。

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    使用Keras建立Wide & Deep神经网络，通过描述预测葡萄酒价格

    Keras模型，但这次我想尝试一下Functional API。...Sequential API是Keras的最佳入门方法，它可以让你轻松地将模型定义为层堆栈。而Functional API允许更多灵活性，最适合应用于多重输入模型或组合模型。...而且两者皆包含wide（词袋）和deep（embedding）特征，结合两者可以使我们从文本中获得更多的意义。这个数据集有很多不同的潜在特征，但是我们只使用描述和种类这两种特征，这样结构相对简单。...下面是这个数据集的输入样本和预测： 输入 描述：酒瓶里冒出浓郁的香草味，即使是在这个不佳葡萄酒酿造期，果香也毫不逊色。...由于我们的模型的输出（预测）是具体的价格（数字），我们就直接把价格数值输入到模型中进行训练和评估。这个模型的完整代码可以在GitHub上找到。这里我只列出重点。

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    GAN 并不是你所需要的全部：从AE到VAE的自编码器全面总结

    这在某种程度上是正确的， 但时代在进步GAN的出现让自编码器的发展有了更多的动力。在仔细地研究后人们已经意识到 GAN 的缺点并接受它们并不总是最适合的模型。...最重要的是，在潜在空间中选择不同的随机点应该会产生不同的生成图像，这些图像应该涵盖模型看到的所有类型的数据：猫、狗和树。...这是测试数据样本的图： 蓝色点云分布在比红色和绿色云小得多的体积上。这意味着如果要从这个空间中随机抽取一个点，最终得到猫或狗的可能性要比得到树的可能性大得多。...要点：不同图像类别的潜在表示可能在大小上有所不同，导致模型生成某些类别的频率比其他类别高得多。 红色和绿色点云中向上突出的尖峰。在这个尖峰内部存在一些图像的潜在表示。...在 VAE 中损失函数是需要扩展得，因为交叉熵或 RMSE 损失是一种重建损失——它会惩罚模型以产生与原始输入不同的重建。

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    教程 | 使用Keras实现多输出分类：用单个模型同时执行两个独立分类任务

    在这个网络架构图中可以看到，我们的网络接收的输入图像是 96x96x3 大小。 接下来我们就创建两个分支： 左边的分支负责分类服装种类。 右边的分支负责分类颜色。...我训练这个模型使用的是 Python 3.5，所以如果你想用 Python 3.6 运行这个 classify.py 脚本来进行测试，你可能会遇到麻烦。...其中的关键思想是我们的分支有一个共有输入，但有两个不同的输出（服装种类和颜色分类结果）。 实现多输出和多损失训练脚本 现在我们已经实现了我们的 FashionNet 架构，开始训练它吧！ 准备好了吗？...我们的网络设计+训练是有效的，我们可以以很高的准确度识别「红色鞋子」。 接下来看看我们的网络能正确分类「黑色裙子」吗？记得吗，在之前的多标签分类教程中，当时的网络并没有得到正确的结果。...我认为这一次我们很可能成功，将以下代码输入终端： ? ? 图 12：尽管「黑色裙子」图像并不包含在今天的数据集中，但我们仍然可以通过 Keras 和深度学习使用多输出分类来正确分类它们。

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    深度学习图像识别项目（中）：Keras和卷积神经网络（CNN）

    VGGNet类架构的特点是： 只使用3×3卷积层堆叠在一起，增加深度 通过最大池化来减小卷大小 softmax分类器之前网络末端的完全连接层 我假设你已经在你的系统上安装并配置了Keras。...由于我们正在使用有限数量的数据点（每班少于250个图像），因此我们可以在训练过程中利用数据增强功能为模型提供更多图像（基于现有图像）进行训练。 数据增强是应该在每个深度学习实践者的工具箱中应用的工具。...当我经常收到这个问题时，我会再次说明–SmallerVGGNet被设计为接受 96 x 96 x 3 输入图像。...基于此， 正确的 变量将是 “correct” 或 “incorrect” （正确或不正确）。显然，这两行假设你的输入图像具有包含真实标签的文件名。...模型的局限性 这种模式的主要局限之一是少量的训练数据。我测试了各种图像，有时分类不正确。发生这种情况时，我更仔细地检查了输入图像+网络，发现图像中最主要的颜色显著影响分类。

    9.3K62

    教你用Keras和CNN建立模型识别神奇宝贝！（附代码）

    在第85和86行，我们初始化96×96×3输入空间大小的Keras CNN。我将再重申一遍这个问题，因为我很多次被问到这个问题——SmallerVGGNet被设计成接受96×96×3的输入图片。...注意到我们已经提供了三个命令行语句来执行这个脚本： 图4：用Keras和CNN正确分类了一个输入图片 现在用尊贵和凶猛的布隆巴尔口袋妖怪填充玩具来考验我们的模型。...图5：Keras深度学习图片分类器再次正确分类输入图片。 尝试一个超梦（一个基因改造过的神奇宝贝）的玩具立体模型。 图6：在CNN中使用Keras、深度学习和Python我们能够正确分类输入图片。...为了获得训练图片，我建议你使用微软必应的图片搜索API，比谷歌的图片搜索引擎更好用。 这个模型的限制 这个模型的主要限制是很少的训练数据。我测试过不同的图片，有时这个分类器是不准确额。...如果你想用这个模型（或其它深度学习模型）作为一个REST API，我写过三个博文来帮助你开始： 创建一个简单的Keras+深度学习REST API 一个可拓展的Keras+深度学习REST API 深度学习和

    2.6K10

    重磅长文|提高深度学习性能的四种方式

    如果你有更多的想法，或者是所列思路的拓展，也请告诉我，我和其他读者都将受益！有时候仅仅是一个想法或许就能使他人得到突破。 我将此博文分为四个部分： 1. 通过数据提升性能 2....以下是我将要提到的思路： 获取更多数据 创造更多数据 重放缩你的数据 转换你的数据 特征选取 重架构你的问题 1) 获取更多数据 你能获取更多训练数据吗？...如果你在使用双曲正切（tanh）激活函数，重缩放数据到－1和1的区间里。 这种方法可以被应用到输入数据（x）和输出数据（y）。...这依旧是一个好的经验法则，但是我想更深入一点。我建议你可以参考下述方法来创造一些训练数据的不同的版本： 归一化到0和1的区间。...如果你知道，你可能就不需要机器学习了。那有没有什么数据(办法)可以证明你选择的方法是正确的？ 让我们来解决这个难题。当从所有可能的问题中平均来看各算法的性能时，没有哪个算法能够永远胜过其他算法。

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    机器学习的「反噬」：当 ML 用于密码破解，成功率竟然这么高！

    图 2：使用笔记本键盘制作训练数据 这种方法有两个优点：一是数据的可变性较小；而正因数据可变性小，它将有助于我们集中注意力去证明（或反证）这个想法，而无须考虑更多变量。 2....图 13：数据测试结果 对于「aaron」这个单词，所使用的模型只得到了一个正确字符；对于「canada」一词，预测结果有大多数字符是正确的；而对于「lokita」，它的所有字符预测均是正确的。...这也意味着，通过一个相当简单的模型架构+拼写检查器，我们可以正确预测 100 个密码中的 8 个！ ? 图 15：使用拼写检查器后，精确度提高 作者提出进一步假设，如果采用序列模型（RNN？...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。 ?...不同的键盘和麦克风设置+不同的人打字→更多的数据+数据增强+更大的网络+不同的网络架构可能有助于改进模型。 最后，作者还提出「我们是否能采用其他振动信号代替音频信号」一有趣的想法。 ?

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    黑客视角：避免神经网络训练失败，需要注意什么？

    将分类特征表示为一个热编码向量，并将其视为另一个数字特征是截然不同的。考虑以下小数据集： ? 样本数据集 这里有三个分类特征：Sex, Has_Masters 和 Has_Bachelors。...如果在构造数据集时，没有使用预训练模型的原始数据集的平均值和标准偏差来规范化数据集。这样，你的网络将无法捕获正在接受训练的数据集的真实分布。...根据我的经验，我发现我最常见的错误要么是没有按照正确的顺序加载数据和标签，要么是没有在登录时应用 softmax。...以下是在选择网络体系结构时应考虑的一些指标： 网络训练时间 最终网络的大小 推理速度 准确性（或特定于任务的其他适当度量） PS：我们在上一篇文章中使用了 FashionMNIST 数据集，我们在这里也将使用这个数据集...我绝对建议检查一下这个由「Hugging Face」团队完成的工作，这个团队能够将知识蒸馏的思想融入到他们的一个架构 distilbert 中，distilbert 是强大的语言模型 bert 的提炼版本

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    如何提高深度学习的性能

    这些图可能是您可以创建的最有价值的诊断。 另一个有用的诊断是研究网络正确和错误的观察。 在一些问题上，这可以给你尝试的事情。 也许你需要更多或扩大难以训练的样本。...如果你要添加更多的神经元或更多的层，必须提高学习率。 学习率与培训时期的数量，批量大小和优化方法相结合。...尝试所有这三个想法，并重新调整您的数据，以满足功能的界限。 很明显，你想探索不同的表示方式，但是你也想为你的输出形式选择正确的传递函数。...试验可能受到削弱的不同方面以及可应用的不同类型的惩罚。 相关资源： Keras深度学习模型中的Dropout正规化 什么是权重衰减？...更多的资源 这里还有许多优秀的资源，虽然大多想法不完整。 我将列出一些你可能感兴趣的资源和相关的帖子，如果想更加深入。

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    《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第14章 使用卷积神经网络实现深度计算机视觉

    输出的大小是输入神经元的数量除以步长，再取整。例如：如果输入大小是13，步长是5（见图14-7），则输出大小是3（13 / 5 = 2.6，再向上圆整为3），零填充尽量在输入上平均添加。...和前面一样，必须定义感受野的大小、步长和填充类型。但是，池化神经元没有权重，它所要做的是使用聚合函数，比如最大或平均，对输入做聚合。图14-8展示了最为常用的最大池化层。...这么做可以使模型对位置、方向和物体在图中的大小，有更高的容忍度。如果想让模型对不同光度有容忍度，可以生成对比度不同的照片。通常，还可以水平翻转图片（文字不成、不对称物体也不成）。...使用预训练模型做迁移学习 如果想创建一个图片分类器，但没有足够的训练数据，使用预训练模型的低层通常是不错的主意，就像第11章讨论过的那样。...但是，使用tf.data管道的好处更多：从任何数据源高效读取图片（例如，并行）；操作数据集；如果基于tf.image运算编写预处理函数，既可以用在tf.data管道中，也可以用在生产部署的模型中（见第19

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    《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第15章 使用RNN和CNN处理序列

    笔记：当处理时间序列时（和其它类型的时间序列），输入特征通常用3D数组来表示，其形状是 [批次大小, 时间步数, 维度]，对于单变量时间序列，其维度是1，多变量时间序列的维度是其维度数。...在这个例子中，我们使用三个SimpleRNN层（也可以添加其它类型的循环层，比如LSTM或GRU）： model = keras.models.Sequential([ keras.layers.SimpleRNN...这不是作弊吗？其实不是：在每个时间步，模型只知道过去的时间步，不能向前看。这个模型被称为因果模型。...首先，当前的输入矢量 x(t) 和前一时刻的短时状态 h(t-1) 作为输入，传给四个不同的全连接层，这四个全连接层有不同的目的： 输出 g(t)的层是主要层。...但如果使用"valid"填充，或大于1的步长，则输出序列会比输入序列短，所以一定要按照目标作出调整。例如，下面的模型和之前的一样，除了开头是一个步长为2的1D卷积层，用因子2对输入序列降采样。

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    Deep learning with Python 学习笔记（1）

    这个层将返回一个张量,第一个维度的大小变成了 32 因此，这个层后面只能连接一个接受 32 维向量作为输入的层，使用 Keras 时，你无须担心兼容性，因为向模型中添加的层都会自动匹配输入层的形状，下一次层可以写为...机器学习的目的是得到可以泛化(generalize)的模型，即在前所未见的数据上表现很好的模型，而过拟合则是核心难点 评估模型的重点是将数据划分为三个集合: 训练集、验证集和测试集 划分为这三个集合的原因是...将数据输入神经网络之前，一般我们都需要进行数据预处理，以使其与我们模型需要输入类型相匹配，包括 向量化 神经网络的所有输入和目标都必须是浮点数张量 值标准化 输入数据应该具有以下特征...这时模型开始学习仅和训练数据有关的模式，但这种模式对新数据来说是错误的或无关紧要的 防止过拟合的方法： 获取更多的训练数据 减小网络大小 防止过拟合的最简单的方法就是减小模型大小，即减少模型中可学习参数的个数...要找到合适的模型大小，一般的工作流程是开始时选择相对较少的层和参数，然后逐渐增加层的大小或增加新层，直到这种增加对验证损失的影响变得很小 添加权重正则化 理论：简单模型比复杂模型更不容易过拟合

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