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。...该参数在处理非平衡的训练数据（某些类的训练样本数很少）时，可以使得损失函数对样本数不足的数据更加关注。...这种情况下请确定在编译模型时添加了sample_weight_mode='temporal'。...重拍模式的下标从1开始。...“屏蔽”，用以定位需要跳过的时间步 对于输入张量的时间步，即输入张量的第1维度（维度从0开始算，见例子），如果输入张量在该时间步上都等于mask_value，则该时间步将在模型接下来的所有层（只要支持masking
这是因为仅在将tf.keras.BatchNormalization（） 用作正则化时添加了batch_size参数 ，这会导致模型的性能非常差。我试图在互联网上找到原因，但找不到。...如果您确实想在训练时使用batch_size，也可以将优化器从sgd 更改 为 rmsprop 或 adam 。 训练后，让我们评估模型。...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。 Dropout 避免正则化的另一种常见方法是使用Dropout技术。...为了实现DropOut，我们要做的就是从tf.keras.layers中添加一个 Dropout 层 并在其中设置一个dropout速率。
比方说，我们正在尝试编写一个识别猫的程序，我们可以尝试通过寻找某些形状来表示猫。 ? 来自计算机视觉专家李飞飞的TED演讲的猫的形状 看起来很简单吧？但等一下。并非所有的猫都像这样。...到目前为止，应该很清楚，直接告诉计算机寻找某些形状是行不通的。猫有各种形状和大小。并且这只是假设我们仅仅在寻找猫，如果我们想要一个可以对各种图片进行分类的程序怎么办？...我们将在MNIST数据集上进行实验，这个数据集是Keras库的一部分。它包含60,000个手写数字的训练样本和10,000个测试样本。让我们开始吧！ ?...接下来，我们将对数据进行标准化，以使值的范围保持在0到1左右，并对MNIST标签进行分类编码。 ? 非常棒！现在我们可以开始构建我们的模型。我们首先创建一个顺序模型，它是一个线性的layers堆栈。...我们的模型使用的损失函数是分类交叉熵，它告诉我们这个模型离结果有多远。metrics参数用于定义如何评估性能。它类似于损失函数，但在实际训练过程中不会使用。
有了张量、运算、变量和各种数据结构，就可以开始自定义模型和训练算法啦！ 自定义模型和训练算法 先从简单又常见的任务开始，创建一个自定义的损失函数。...对于训练中的每个批次，Keras会调用函数huber_fn()计算损失，用损失来做梯度下降。另外，Keras会从一开始跟踪总损失，并展示平均损失。 在保存这个模型时，这个自定义损失会发生什么呢？...使用这种方式，在训练模型时，Keras能展示每个周期的平均损失（损失是主损失加上0，05乘以重建损失），和平均重建误差。...在某些情况下，这么做会有帮助，比如当输入的波动很小，而激活函数结果波动很大时，要实现一个正则损失，就可以这么做：损失会基于激活函数结果，激活函数结果会基于输入。...然后从训练集随机批次采样。 在tf.GradientTape()内部，对一个批次做了预测（将模型用作函数），计算其损失：损失等于主损失加上其它损失（在这个模型中，每层有一个正则损失）。
下面将使用[逻辑回归]()分类模型，这是一种常用的分类模型。从数学上讲，实际上是基于输入特征向量0到1之间的回归。通过指定阈值（默认为0.5），将回归模型用于分类。...在构建模型之前，需要知道特征向量的输入维度，这仅在输入层需要设定，之后按顺序逐个添加图层，如下所示： >>> from keras.models import Sequential>>> from keras...在开始模型训练之前，需要配置学习过程，通过.compile()完成。此方法指定具体的优化方法和损失函数。 此外，可以添加用于评估的指标。本文使用二进制交叉熵作为损失函数和Adam优化器。...但该测试集的准确性已经超过了之前使用的基线模型——逻辑回归，这也算是一种进步。 为了实验更加方便，可以使用小的辅助函数，根据历史回调可视化训练和测试数据的损失和准确性。...模型何时开始过拟合的一个判断方法是验证数据集上的损失曲线再次开始上升（20-40 epoch）。这个时刻也是阻止模型的一个好时机，可以提前停止训练（early stop）。
尽管许多尝试这一挑战的模型都是准确的，但大多数模型离盈利还差得很远。原因很简单：博彩公司也非常准确。即使你能达到博彩公司的准确性，你也会因为5%的投注费而失败。 ?...但是我们的模型有一个关键的区别——它使用了一个自定义的损失函数来剔除与博彩公司的相关性。我们正在挑选博彩公司错误预测获胜百分比的游戏。 ? 去相关损失公式-这很重要！！！！！！！ 源码 ?...模型独一无二的部分是去相关性损失函数，在我的第一篇论文中提到过。尽管Keras本身并不支持具有神经元值的损失函数，但将函数包装在函数中是一种有用的解决方法。...使用一种非常原始的赌博策略，即10%的平衡*模型置信度，并且仅在模型的置信度大于0.6的游戏上赌博，我们就产生了向上的平衡趋势。有趣的是，这个模型只赌了大约10%的游戏。...除了整个2017-18赛季的惨败，我们的模型表现非常好，从最初的100美元投资到现在的136美元，峰值为292美元。 展望与未来 这只是这个模型的开始。
它们还可用于自监督预训练，其中模型从大量未标记数据中学习图像特征，然后针对一小部分标记数据上的某些监督任务进行微调。最后自编码器可以用作生成模型，这将是本文的重点。...它需要由两部分组成：编码器，它接收输入图像并将其压缩为低维表示，以及解码器，它做相反的事情：从潜在表示产生原始大小的图像. 让我们从编码器开始。因为是处理图像所以在网络中使用卷积层。...从潜在空间采样 当我们在潜在空间中选择一个随机点时，第一个问题就出现了：在这种情况下，“随机”是什么意思？它应该来自正态分布还是均匀分布？分布应该如何参数化？...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。...要点：变分自编码器将随机性引入模型并限制潜在空间。 要将传统自编码器转换为变分自编码器，只需要调整编码器部分和损失函数。让我们从第一步开始。
，包括几个步骤： 在每批训练开始时初始化梯度 运行正向传递模式 运行向后传递 计算损失并更新权重 for epoch in range(2): # loop over the dataset multiple...同时，由于这些模型训练步骤在训练不同模型时基本保持不变，因此非常不必要。 控制CPU与GPU模式 ? 如果安装了tensorflow-gpu，默认情况下在Keras中启用并完成使用GPU。...然后，如果希望将某些操作移动到CPU，则可以使用单行操作。...选择框架的建议 Seif通常给出的建议是从Keras开始，毕竟又快、又简单、又好用！你甚至可以执行自定义图层和损失函数的操作，而无需触及任何一行TensorFlow。...但如果你确实开始深入了解深层网络中更细粒度的方面，或者正在实现非标准的东西，那么PyTorch就是首选库。
这是一个经过验证的假设;配置非常普遍，到目前为止已经能够使用Sequential模型类覆盖许多任务和实际应用程序。但在许多情况下，这套假设过于僵化。...一种方法是训练三个单独的模型，然后对它们的预测进行加权平均。但这可能不是最理想的，因为模型提取的信息可能是冗余的。...Keras检索从input_tensor到output_tensor的所有参与层，将它们组合成一个类似图形的数据结构---一个模型。...重要的是，训练这样的模型需要能够为网络的不同输出指定不同的损失函数：例如，年龄预测是标量回归任务，但性别预测是二元分类任务，需要不同的训练过程。...在这种情况下，为了平衡不同损失的贡献，可以为交叉线损失指定10的权重，并为MSE损失指定0.25的权重。
理解Sequential模型 Sequential模型字面上的翻译是顺序模型，给人的第一感觉是那种简单的线性模型，但实际上Sequential模型可以构建非常复杂的神经网络，包括全连接神经网络、卷积神经网络...从我们所学习到的机器学习知识可以知道，机器学习通常包括定义模型、定义优化目标、输入数据、训练模型，最后通常还需要使用测试数据评估模型的性能。...使用Sequential模型解决线性回归问题 谈到tensorflow、keras之类的框架，我们的第一反应通常是深度学习，其实大部分的问题并不需要深度学习，特别是在数据规模较小的情况下，一些机器学习算法就可以解决问题...总结 keras中的Sequential模型其实非常强大，而且接口简单易懂，大部分情况下，我们只需要使用Sequential模型即可满足需求。...在某些特别的场合，可能需要更复杂的模型结构，这时就需要Functional API，在后面的教程中，我将探讨Functional API。
: 在每批训练开始时初始化梯度 前向传播 反向传播 计算损失并更新权重 # 在数据集上循环多次 for epoch in range(2): for i, data in enumerate...(4)控制CPU与GPU模式的比较 如果你已经安装了tensorflow-gpu，那么在Keras中使用GPU是默认启用和完成的。如果希望将某些操作转移到CPU，可以使用以下代码。...(device) Keras在这方面的优势在于它的简单性和良好的默认设置 选择框架的一般建议 我通常给出的建议是从Keras开始。...Keras绝对是最容易使用、理解和快速上手并运行的框架。你不需要担心GPU设置，处理抽象代码，或者做任何复杂的事情。你甚至可以在不接触TensorFlow的任何一行的情况下实现定制层和损失函数。...如果你确实开始深入到深度网络的更细粒度方面，或者正在实现一些非标准的东西，那么Pytorch就是你的首选库。在Keras上实现反而会有一些额外的工作量，虽然不多，但这会拖慢你的进度。
训练模型 ? 开始训练 利用 Keras 训练模型超级简单！只需要一个简单的.fit()，你就可以开启模型训练之旅。 ?...而利用 PyTorch 训练模型包含以下几个步骤： 每一批次的训练开始时初始化梯度 在模型中运行前向传播 运行后向传播 计算损失和更新权重 所以，就训练模型来说，PyTorch 较为繁琐。 ?...如果你已经安装了 tensorflow-gpu，则在 Keras 中能够使用 GPU 并且会默认完成。然后，如果你想要将某些运算转移至 CPU，则可以以单行方式完成。 ?...选择 Keras 或 PyTorch 的一般性建议 作者通常建议初学者从 Keras 开始。Keras 绝对是理解和使用起来最简单的框架，能够很快地上手运行。...你甚至可以在不接触任何 TensorFlow 单行代码的情况下，实现自定义层和损失函数。 但如果你开始深度了解到深度网络的更细粒度层面或者正在实现一些非标准的事情，则 PyTorch 是你的首选库。
在预测的情况下，确保真实标签(y)正确编码标签索引(或者one-hot-encoding)。否则，训练就不起作用。 2 决定是选择使用预模型还是从头开始训练你的网络?...abs/1802.02611 foreground segmentation：https://arxiv.org/abs/1808.01477 11 Opt-out void labels(或模糊区域)从您的损失或精度计算...外，即在一定的次数后降低学习率，还有另一种方式，我们可以由一些因素减少学习率，如果验证损loss在某些epoch(比如5)停止改善，减小学习率和如果验证损失停止改善在某些epoch(比如10)，停止训练过程...如果你不知道从哪里开始，看看我之前的文章或者尝试各种云GPU平台，如Floydhub或Paperspace等。...例如，假设我们有两个从Conv来的激活值(即0.5和-0.5): 因此MaxPool > ReLU = max(0, max(0.5，-0.5)) = 0.5 和ReLU > MaxPool = max
但如果使用Keras 3，任何人无论偏好哪个框架，（即使不是 Keras 用户）都能立刻使用。在不增加开发成本的情况下，使影响力翻倍。...只要仅使用keras.ops中的ops，自定义层、损失、指标和优化器等就可以使用相同的代码与JAX、PyTorch和TensorFlow配合使用。...如果从Keras 2迁移到3，使用tf.keras开发的代码通常可以按原样在Keras 3中使用Tensorflow后端运行。有限数量的不兼容之处也给出了迁移指南。...Reimers认为，Keras最初从支持单个后端（Theano）开始，陆续添加了Tensorflow、MXNet和CNTK等多后端。...我希望这一次的多后端能有更好的表现，但这无疑仍是一个挑战。
每个机器学习模型实际上都是从成本函数开始的。...也可以将verbose设置为 2（每个小批量输出损失信息），将其设置为 0（使 Keras 保持静音）。 评估模型的表现 现在我们的 MLP 已经过训练，我们可以开始了解它的表现。...这意味着我们的输出将被限制为[0, 1]，就像在传统的逻辑回归模型中一样。 在这种情况下，我们的成本函数将是二元交叉熵，也称为对数损失。...像其他模型架构决策一样，您可以选择仅在某些层，所有层或没有层中实现丢弃。 您还可以选择更改退出/保留概率； 但是，我确实建议从 0.5 开始，因为它通常效果很好。...使用丢弃模型的训练速度与未规范模型的训练速度一样快，但是在这种情况下，它的确似乎很快就开始加速。 看看在第 44 个周期的验证准确率。它比非正规模型略好。 现在，让我们看看验证损失。
在这种情况下，可以安全地假定温度时间序列是连续的（明天的温度可能会接近今天的温度）。因此，常识性的方法是始终预测从现在开始24小时的温度将等于现在的温度。...某些验证损失接近无学习基准，但不可靠。这首先显示了具有此基准的优点：事实证明，要实现这一目标并不容易。您的常识包含很多机器学习模型无法访问的有价值的信息。...通常，这是机器学习的一个相当大的局限性：除非对学习算法进行硬编码来寻找特定类型的简单模型， 基准模型 第一种全连接的方法效果不好，但这并不意味着机器学习不适用于此问题。...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。...Yarin Gal使用Keras进行了研究，并帮助将这种模型直接构建到Keras循环层中。
本系列将教你如何从零开始学Keras，从搭建神经网络到项目实战，手把手教你精通Keras。相关内容参考《Python深度学习》这本书。 ...因为网络最后一层是单一 sigmoid 单元，所以我们将使用二元交叉熵作为损失函数（提醒一下，第四章第五节中的表列出了各种情况下应该使用的损失函数）。...(4) 将像素值（0~255 范围内）缩放到 [0, 1] 区间（正如你所知，神经网络喜欢处理较小的输入值）。 这些步骤可能看起来有点吓人，但幸运的是，Keras 拥有自动完成这些步骤的工具。...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。 因为训练样本相对较少（2000 个），所以过拟合是你最关心的问题。...但只靠从头开始训练自己的卷积神经网络，再想提高精度就十分困难，因为可用的数据太少。想要在这个问题上进一步提高精度，下一步需要使用预训练的模型，这是接下来的重点。
♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！...不足的训练数据可能导致模型过拟合或无法充分学习到数据的特征。在某些情况下，某些类别的数据较少可能会给模型带来挑战，特别是在处理不平衡数据集或高度错误分类的情况下。...通常情况下，数据集中的某些类别可能比其他类别更常见或更罕见。为了避免模型偏向于频繁出现的类别，我们可以赋予罕见类别更高的权重，使其在训练中得到更多关注。...损失加权（Loss Weighting）: 损失加权是通过调整损失函数中各个样本的权重，来解决不平衡数据集问题。在某些情况下，模型可能倾向于优化常见类别而忽视罕见类别。...这个调节因子用于降低容易分类的样本的权重，使得模型更加关注困难样本。当 \gamma=0 时，调节因子为常数，即不对样本进行加权。当 \gamma>0 时，调节因子会随着预测概率的增加而减小。
优化效果 权重剪枝优化可以用于不同任务、不同类型的模型，从图像处理的CNN用于语音处理的RNN。下表显示了其中一些实验结果。 ? 以GNMT从德语翻译到英语的模型为例，原模型的BLEU为29.47。...指定80%的稀疏度，经优化后，张量中的非零参数可以从211M压缩到44M，准确度基本没有损失。...△ 三个不同张量，左边的没有稀疏度，中心的有多个单独0值，右边的有1x2的稀疏块。 随着训练的进行，剪枝过程开始被执行。在这个过程中，它会消除消除张量中最接近零的权重，直到达到当前稀疏度目标。...每次计划执行剪枝程序时，都会重新计算当前稀疏度目标，根据平滑上升函数逐渐增加稀疏度来达到最终目标稀疏度，从0%开始直到结束。 ? 用户也可以根据需要调整这个上升函数。...在某些情况下，可以安排训练过程在某个步骤达到一定收敛级别之后才开始优化，或者在训练总步数之前结束剪枝，以便在达到最终目标稀疏度时进一步微调系统。 ?
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