keras中的增量学习 - 腾讯云开发者社区

增量学习作为机器学习的一种方法，现阶段得到广泛的关注。在其中，输入数据不断被用于扩展现有模型的知识，即进一步训练模型，它代表了一种动态的学习的技术。...对于满足以下条件的学习方法可以定义为增量学习方法：可以学习新的信息中的有用信息不需要访问已经用于训练分类器的原始数据对已经学习的知识具有记忆功能在面对新数据中包含的新类别时，可以有效地进行处理...增量算法经常应用于对数据流或大数据的处理，比如对股票趋势的预测和用户偏好的分析等。在这些数据流中，新的数据可以持续地输入到模型中来完善模型。...发展历史描述增量学习早在1986年就已经存在，但是直到2001年，Kuncheva对增量学习的定义进行了规范，并被普遍接受。在接下来的几年，增量学习被广泛的应用到不同的领域，包括图像，视频跟踪等。...发展分析瓶颈在模型有效之前，增量学习需要大量的经验和训练。而且现阶段的增量学习方法十分复杂，训练周期也很长，因此对使用者的经验要求非常高。

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Python中Keras深度学习库的回归教程

Keras 是一个深度学习库，它封装了高效的数学运算库 Theano 和 TensorFlow。在这篇文章中，你将会了解到如何使用 Keras 开发和评估神经网络模型来解决回归问题。...2017 年 3 月更新：基于 Keras 2.0.2，TensorFlow 1.0.1 和 Theano 0.9.0 版本的示例 1.问题描述我们在本教程中要解决问题基于波士顿房价数据集。...这是机器学习研究中一个很好的问题。因为所有的输入和输出属性都是量化的，并且有多达506个实例可以使用，所以这个问题研究起来很方便。...UCI机器学习库中的数据集实际上不是 CSV 格式，而是用空格分隔两个属性。我们可以使用pandas库轻松加载这个数据集。...该结果证明了在开发神经网络模型时进行实证检验的重要性。概要在这篇文章中，你了解了用于建模回归问题的 Keras 深度学习库用法。

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keras中的keras.utils.to_categorical方法

y为int数组，num_classes为标签类别总数，大于max(y)（标签从0开始的）。...import kerasohl=keras.utils.to_categorical([1,3])# ohl=keras.utils.to_categorical([[1],[3]])print(ohl...ohl=keras.utils.to_categorical([1,3],num_classes=5)print(ohl)"""[[0. 1. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 1. 0.]]""...该部分keras源码如下：def to_categorical(y, num_classes=None, dtype='float32'): """Converts a class vector

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Keras学习笔记——Hello Keras

最近几年，随着AlphaGo的崛起，深度学习开始出现在各个领域，比如无人车、图像识别、物体检测、推荐系统、语音识别、聊天问答等等。...因此具备深度学习的知识并能应用实践，已经成为很多开发者包括博主本人的下一个目标了。目前最流行的框架莫过于Tensorflow了，但是只要接触过它的人，就知道它使用起来是多么让人恐惧。...Tensorflow对我们来说，仿佛是一门高深的Deep Learning学习语言，需要具备很深的机器学习和深度学习功底，才能玩得转。...Keras正是在这种背景下应运而生的，它是一个对开发者很友好的框架，底层可以基于TensorFlow和Theano，使用起来仿佛是在搭积木。.../xinghalo/keras-examples/blob/master/keras-cn/mnist/mnist_mlp.py 很多人hello world跑不通是因为网络问题，不能下载到对应的数据集

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gradle中的增量构建

gradle中的增量构建简介在我们使用的各种工具中，为了提升工作效率，总会使用到各种各样的缓存技术，比如说docker中的layer就是缓存了之前构建的image。...在gradle中这种以task组合起来的构建工具也不例外，在gradle中，这种技术叫做增量构建。...自定义inputs和outputs 既然task中的input和output在增量编译中这么重要，本章将会给大家讲解一下怎么才能够在task中定义input和output。...@PathSensitive：表示需要考虑paths中的哪一部分作为增量的依据。运行时API 自定义task当然是一个非常好的办法来使用增量构建。...自定义缓存方法上面的例子中，我们使用from来进行增量构建，但是from并没有添加@InputFiles，那么它的增量缓存是怎么实现的呢？

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gradle中的增量构建

在gradle中这种以task组合起来的构建工具也不例外，在gradle中，这种技术叫做增量构建。...自定义inputs和outputs 既然task中的input和output在增量编译中这么重要，本章将会给大家讲解一下怎么才能够在task中定义input和output。...如果我们自定义一个task类型，那么满足下面两点就可以使用上增量构建了：第一点，需要为task中的inputs和outputs添加必要的getter方法。...@PathSensitive：表示需要考虑paths中的哪一部分作为增量的依据。运行时API 自定义task当然是一个非常好的办法来使用增量构建。...自定义缓存方法上面的例子中，我们使用from来进行增量构建，但是from并没有添加@InputFiles，那么它的增量缓存是怎么实现的呢？

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gradle中的增量构建

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如何为Keras中的深度学习模型建立Checkpoint

深度学习模式可能需要几个小时，几天甚至几周的时间来训练。如果运行意外停止，你可能就白干了。在这篇文章中，你将会发现在使用Keras库的Python训练过程中，如何检查你的深度学习模型。...在下面的示例中，模型结构是已知的，并且最好的权重从先前的实验中加载，然后存储在weights.best.hdf5文件的工作目录中。那么将该模型用于对整个数据集进行预测。...原文：http://machinelearningmastery.com/check-point-deep-learning-models-keras/ 深度学习模式可能需要几个小时，几天甚至几周的时间来训练...在这篇文章中，你将会发现在使用Keras库的Python训练过程中，如何检查你的深度学习模型。让我们开始吧。...在下面的示例中，模型结构是已知的，并且最好的权重从先前的实验中加载，然后存储在weights.best.hdf5文件的工作目录中。那么将该模型用于对整个数据集进行预测。

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深度学习的类增量学习算法综述

在类别增量学习过程中, 学习新类意味着模型要尽可能适配新类别的特征, 抵抗灾难性遗忘则要求模型仍然反映旧类别的特征, 因此二者存在学习过程中的权衡 (trade-off)....而类别增量学习因其应用面最广, 难度最大, 在所有增量学习问题的设定中受到最多关注....参数层面参数精简的网络结构：当前的类别增量学习算法往往部署在较短的数据流中, 然而真实应用中的增量学习模型可能需要部署在移动终端上, 并进行长期的增量学习和模型更新过程....因此, 开放动态环境下的应用需要设计适应长数据流的类别增量学习模型结构, 并保证整个增量学习过程中模型参数具有平缓的增长速度....可通过在增量学习过程中构造元学习任务[205,209,210] , 将模型在元学习任务中学得的可泛化的学习能力应用到真实的类别增量学习任务中.

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tensorflow学习（keras）

keras是什么？ keras是一个可用于快速构建和训练深度学习模型的API。...通常是构建序列模型，也就是一个全连接的多层感知机: 代码如下：其中使用layers.Dense()函数设置每一层的相关配置，具体内容可参考官网 #实例化模型为model=tf.keras.Sequential...方法配置该模型的学习流程： optimizer：此对象会指定训练过程。...损失函数由名称或通过从 tf.keras.losses 模块传递可调用对象来指定。 metrics：用于监控训练。它们是 tf.keras.metrics 模块中的字符串名称或可调用对象。...序列模型中，由于序列模型无法表达任意的模型，所以可以构建高阶模型来构建自己想要的模型，以下示例使用函数式 API 构建一个简单的全连接网络，构造构成其实和序列化的过程差不多： #构造数据

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keras中的损失函数

损失函数是模型优化的目标，所以又叫目标函数、优化评分函数，在keras中，模型编译的参数loss指定了损失函数的类别，有两种指定方法： model.compile(loss='mean_squared_error...', optimizer='sgd') 或者 from keras import losses model.compile(loss=losses.mean_squared_error, optimizer...TensorFlow/Theano张量，其shape与y_true相同实际的优化目标是所有数据点的输出数组的平均值。...(即，如果你有10个类，每个样本的目标值应该是一个10维的向量，这个向量除了表示类别的那个索引为1，其他均为0)。...为了将整数目标值转换为分类目标值，你可以使用Keras实用函数to_categorical： from keras.utils.np_utils import to_categorical categorical_labels

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keras中的数据集

数据在深度学习中的重要性怎么说都不为过，无论是训练模型，还是性能调优，都离不开大量的数据。有人曾经断言中美在人工智能领域的竞赛，中国将胜出，其依据就是中国拥有更多的数据。...不过由于这些数据集由不同的组织创建，其格式也各不相同，往往需要针对不同的数据集编写解析代码。 keras作为一个高层次的深度学习框架，提供了友好的用户接口，其内置了一些公共数据集的支持。...具体说来，keras.datasets模块包含了加载和获取流行的参考数据集的方法。...通过这些数据集接口，开发者不需要考虑数据集格式上的不同，全部由keras统一处理，下面就来看看keras中集成的数据集。...出于方便起见，单词根据数据集中的总体词频进行索引，这样整数“3”就是数据中第3个最频繁的单词的编码。

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Keras迁移学习

迁移学习简单来说迁移学习是把在ImageNet等大型数据集上训练好的CNN模型拿过来，经过简单的调整应用到自己的项目上去。 ?...迁移学习的分类迁移学习分为三种：第一种叫transfer learning。用于图像分类的卷积神经网络由两部分组成：从一系列卷积层和池化层开始，并以全连接的分类器结束。...这时可是使用前面层的特征来训练SVM分类器。新数据集很大，与原始数据集非常不同。因为新数据集足够大，可以重新训练。但是实践中fine-tune预训练模型还是有益的。...方法是利用Pycharm的Debug功能，查看base_model.layers中的值。...Reference 使用Inception V3模型进行迁移学习基于InceptionV3模型的迁移学习应用 Keras Demo 在小数据集上迁移学习(上) 在小数据集上迁移学习(下) CS231N

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使用Keras进行深度学习：（一）Keras 入门

导语 Keras是Python中以CNTK、Tensorflow或者Theano为计算后台的一个深度学习建模环境。...相对于其他深度学习的框架，如Tensorflow、Theano、Caffe等，Keras在实际应用中有一些显著的优点，其中最主要的优点就是Keras已经高度模块化了，支持现有的常见模型（CNN、RNN等...笔者使用的是基于Tensorflow为计算后台。接下来将介绍一些建模过程的常用层、搭建模型和训练过程，而Keras中的文字、序列和图像数据预处理，我们将在相应的实践项目中进行讲解。...kernel_size：卷积核的大小。 strdes：步长，二维中默认为(1, 1)，一维默认为1。...Keras中设定了两类深度学习的模型，一类是序列模型（Sequential类）；另一类是通用模型（Model 类）。下面我们通过搭建下图模型进行讲解。 ?

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理解keras中的sequential模型

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。...Keras有两种不同的构建模型的方法： Sequential models Functional API 本文将要讨论的就是keras中的Sequential模型。...keras中的Sequential模型构建也包含这些步骤。首先，网络的第一层是输入层，读取训练数据。...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...除了构建深度神经网络，keras也可以构建一些简单的算法模型，下面以线性学习为例，说明使用keras解决线性回归问题。线性回归中，我们根据一些数据点，试图找出最拟合各数据点的直线。

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Keras 学习笔记（三）Keras Sequential 顺序模型

它是一个表示尺寸的元组 (一个由整数或 None 组成的元组，其中 None 表示可能为任何正整数)。在 input_shape 中不包含数据的 batch 大小。...(Dense(32, input_dim=784)) ---- 模型编译在训练模型之前，您需要配置学习过程，这是通过 compile 方法完成的。...在这个模型中，我们将 3 个 LSTM 层叠在一起，使模型能够学习更高层次的时间表示。...LSTM 模型有状态 (stateful) 的循环神经网络模型中，在一个 batch 的样本处理完成后，其内部状态（记忆）会被记录并作为下一个 batch 的样本的初始状态。...这允许处理更长的序列，同时保持计算复杂度的可控性。你可以在 FAQ 中查找更多关于 stateful RNNs 的信息。

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Keras 学习笔记（二）什么是Keras？为什么要使用Keras？

为什么选择 Keras？在如今无数深度学习框架中，为什么要使用 Keras 而非其他？以下是 Keras 与现有替代品的一些比较。...它尤其受以深度学习作为产品核心的创业公司的欢迎。 Keras也是深度学习研究人员的最爱，在上载到预印本服务器 arXiv.org 的科学论文中被提及的次数位居第二。...Keras 支持多个后端引擎，不会将你锁定到一个生态系统中你的 Keras 模型可以基于不同的深度学习后端开发。...重要的是，任何仅利用内置层构建的 Keras 模型，都可以在所有这些后端中移植：你可以用一种后端训练模型，再将它载入另一种后端中（例如为了发布的需要）。...Keras 的发展得到深度学习生态系统中的关键公司的支持 Keras 的开发主要由谷歌支持，Keras API 以 tf.keras 的形式包装在 TensorFlow 中。

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Keras学习（一）—— Keras 模型（keras.model): Sequential 顺序模型和 Model 模型

Keras Model模型 Keras 中文文档 Keras 模型 Sequential 顺序模型 Sequential使用方法一个简单的Sequential示例构建方法 input shape 输入的形状...Keras的一个很好的途径就是通过文档 Keras 中文文档地址： https://keras.io/zh/models/about-keras-models/ 可以通过查看官方文档更加准确地了解相关信息...32, input_shape=(784,)), Activation('relu'), Dense(10), Activation('softmax'), ]) 从上述代码中可以看出...input shape是一个tuple格式的数据，可以是整数的tuple，也可以是None input shape中并没有batch dimension 批量维度 2D层，例如Dense,...指定输入形状## model = Sequential() model.add(Dense(32, input_dim=784)) complication 编译在训练模型之前，您需要配置学习过程，

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三种类型的增量学习

简读分享 | 乔剑博编辑 | 王宇哲论文题目 Three types of incremental learning 论文摘要从非平稳的数据流中渐进地学习新信息，被称为“持续学习”，是自然智能的一个关键特征...，但对深度神经网络来说是一个具有挑战性的问题。...近年来，许多用于持续学习的深度学习方法被提出，但由于缺乏一个通用的框架，它们的性能比较困难。为了帮助解决这个问题，作者描述了持续学习的三种基本类型或“场景”:任务增量学习、域增量学习和类增量学习。...每一种情况都有自己的挑战。为了说明这一点，作者根据每个场景使用split MNIST和split CIFAR-100数据集，对目前使用的持续学习策略进行了全面的实证比较。...作者展示了三种场景在难度和不同策略的有效性方面的显著差异。提出的分类旨在通过形成清晰定义基准问题的关键基础，来构建持续学习领域。

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小白学习MySQL - 增量统计SQL的需求

这篇文章在爱可生开源社区首发《技术分享 | MySQL中一个聚类增量统计 SQL 的需求》。...同事提了一个MySQL数据库中SQL增量统计的问题，我用测试数据模拟一下，测试表tt有三个字段，code是标识名称，cdate是对应的日期，ctotal是个统计值，原始的统计语句，按照code和cdate...他需要的是total逐行累加，MySQL中可以通过定义变量累加来实现，利用@i逐行累加，但是有个问题，不同的code，未做归零处理，例如上图中，code=BBB的第一行记录，total应该是5，当前是...8.0支持with，如上SQL中对tt表读了两次，借助于with，就可以降低为只读一次tt表，另外，结合实际的检索场景需求，考虑为相关字段增加索引，进一步提升数据检索的效率。...《小白学习MySQL - 变通创建索引的案例一则》《小白学习MySQL - “投机取巧”统计表的记录数》《小白学习MySQL - 一次慢SQL的定位》《小白学习MySQL - TIMESTAMP类型字段非空和默认值属性的影响

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