开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

keras如何管理卷积层的权重？

Keras是一个高层神经网络API，它可以运行在TensorFlow, CNTK, 或 Theano之上。在Keras中，管理卷积层的权重主要涉及到模型的编译、训练以及权重的保存和加载。

基础概念

卷积层是深度学习中用于处理具有网格结构的数据（如图像）的一种层。它通过一组可学习的过滤器（权重）来提取输入数据的特征。

权重管理

1. 权重初始化

在创建卷积层时，权重会自动初始化。Keras提供了多种初始化方法，如glorot_uniform, he_normal等。

from keras.layers import Conv2D

conv_layer = Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', kernel_initializer='he_normal')

2. 权重训练

当模型被编译并开始训练时，卷积层的权重会根据损失函数和优化器进行更新。

from keras.models import Sequential
from keras.optimizers import Adam

model = Sequential()
model.add(conv_layer)
model.compile(optimizer=Adam(), loss='categorical_crossentropy')
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

3. 权重保存和加载

训练完成后，可以使用save_weights方法保存模型的权重，使用load_weights方法加载权重。

# 保存权重
model.save_weights('weights.h5')

# 加载权重
model.load_weights('weights.h5')

应用场景

卷积层广泛应用于图像识别、物体检测、人脸识别等领域。例如，在图像分类任务中，卷积层可以提取图像的特征，然后通过全连接层进行分类。

常见问题及解决方法

问题：权重更新缓慢或不更新

原因：可能是学习率设置过低，或者优化器选择不当。

解决方法：调整学习率或更换优化器。

from keras.optimizers import SGD

model.compile(optimizer=SGD(learning_rate=0.01), loss='categorical_crossentropy')

问题：过拟合

原因：模型复杂度过高，训练数据不足。

解决方法：使用正则化技术（如L1/L2正则化），增加数据量，或者使用dropout层。

from keras.layers import Dropout

model.add(Dropout(0.5))

参考链接

通过上述方法，你可以有效地管理Keras中卷积层的权重，优化模型性能，并解决常见的训练问题。

相关搜索:在keras中设置卷积层中数组的权重从Keras层获取权重 Keras卷积层的输出维数卷积层有多少个权重？设置卷积层的滤波器权重卷积层可训练权重TensorFlow2 如何获得keras层的权重和偏差值？keras模型中卷积层的可视化 Keras / TensorFlow:将常量层连接到卷积如何在Keras中强制不同层的权重相等？层权重的keras形状与保存的权重形状不匹配 Tensorflow Keras嵌入层错误:层权重形状不兼容理解每一层的Keras权重矩阵 Keras:具有卷积层的自动编码器如何在Keras中添加卷积层之间的跳过连接如何在keras中为某些层加载多个权重？在keras密集层设置预先训练好的权重在keras中冻结卷积层的正确方法是什么？keras中的input_shape二维卷积层如何将特定的keras层权重定义为不可训练？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

如何从零开发一个复杂深度学习模型

深度学习框架中涉及很多参数，如果一些基本的参数如果不了解，那么你去看任何一个深度学习框架是都会觉得很困难，下面介绍几个新手常问的几个参数。 batch 深度学习的优化算法，说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍，计算量开销大，计算速度慢，不支持在线学习，这称为Batch gradient descent，批梯度下降。另一种，每看一个数据就算一下损失函数，然后求梯度更新

07

Keras入门必看教程（附资料下载）

导语：在这篇 Keras 教程中, 你将学到如何用 Python 建立一个卷积神经网络!事实上, 我们将利用著名的 MNIST 数据集, 训练一个准确度超过 99% 的手写数字分类器. 开始之前, 请

07

Keras入门必看教程

导语：在这篇 Keras 教程中, 你将学到如何用 Python 建立一个卷积神经网络!事实上, 我们将利用著名的 MNIST 数据集, 训练一个准确度超过 99% 的手写数字分类器. 开始之前, 请

06

[机器学习|理论&实践] 深度学习架构详解：卷积神经网络（CNN）

深度学习已经在各种领域取得了巨大成功，而卷积神经网络（CNN）作为其中的重要一员，在图像处理和计算机视觉领域表现出色。本博客将深入探讨CNN的基本原理、结构以及实际应用，旨在为读者提供对CNN的深刻理解。

01

keras doc 6 卷积层Convolutional

本文摘自 http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/layers/convolutional_layer/

02

浅谈Keras中shuffle和validation_split的顺序

模型的fit函数有两个参数，shuffle用于将数据打乱，validation_split用于在没有提供验证集的时候，按一定比例从训练集中取出一部分作为验证集

02

卷积神经网络究竟做了什么？

神经学习的一种主要方式就是卷积神经网络（CNN），有许多种方法去描述CNN到底做了什么，一般通过图像分类例子通过数学的或直观的方法来介绍如何训练和使用CNN。

08

利用Tensorflow2.0实现卷积神经网络CNN

前面几节课我们给大家介绍的都是全连接神经网络，但全连接神经网络有个明显的缺点，那就是当网络层数较多时（尤其是在图像识别任务中），它每层的参数数量容易变得很大，不好控制。所以本节课老shi准备给大家介绍另外一种非常重要的网络结构——卷积神经网络。卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)近几年在深度学习中的应用非常广泛，特别是在图像识别、语音识别以及本文处理方面。可以说，卷积神经网络是深度学习中最重要的神经网络之一，例如图像识别中非常有名的LeNet、AlexNet、 ResNet、VGGNet、InceptionNet等网络结构都是在卷积神经网络基础上得来的。

02

开发 | 小白学CNN以及Keras的速成

AI 科技评论按：本文作者Sherlock，原文载于其知乎专栏深度炼丹，AI 科技评论已获得其授权发布。一、为何要用Keras 如今在深度学习大火的时候，第三方工具也层出不穷，比较出名的有Tensorflow，Caffe，Theano，MXNet，在如此多的第三方框架中频繁的更换无疑是很低效的，只要你能够好好掌握其中一个框架，熟悉其原理，那么之后因为各种要求你想要更换框架也是很容易的。那么sherlock用的是哪个框架呢？sherlock使用的是Google的开源框架Tensorflow，因为Googl

06

独家 | 一文带你上手卷积神经网络实战（附数据集、学习资料）

原文标题：Understanding deep Convolutional Neural Networks with a practical use-case in Tensorflow and Keras 作者：Ahmed Besbes 翻译：苏金六校对：韩海畴本文长度为10451字，建议阅读10分钟本文通过数据集和应用案例，详细分析卷积神经网络，手把手教你用Keras和Tensorflow进行实战。深度学习是目前最热门的人工智能话题之一。它是部分基于生物学解释的算法合集，在计算机视觉、自

09

小白学CNN以及Keras的速成

为何要用Keras 如今在深度学习大火的时候，第三方工具也层出不穷，比较出名的有Tensorflow，Caffe，Theano，MXNet，在如此多的第三方框架中频繁的更换无疑是很低效的，只要你能够好好掌握其中一个框架，熟悉其原理，那么之后因为各种要求你想要更换框架也是很容易的。那么sherlock用的是哪个框架呢？sherlock使用的是Google的开源框架Tensorflow，因为Google开源了tensorflow之后其社区非常活跃，而且版本更新也非常稳定，所以我就选择了这个框架。对于框架之

04

Colab超火的Keras/TPU深度学习免费实战，有点Python基础就能看懂的快速课程

想要真的了解深度学习，除了看视频，拿数据和算力真枪实弹的练手可能比各种理论知识更重要。

03

基于python+ResNet50算法实现一个图像识别系统

在本文中将介绍使用Python语言，基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络对四种动物图像数据集进行训练，观察其模型训练效果。

02

理解并实现 ResNet（Keras）

ResNet 是残差网络(Residual Network)的缩写，是一种作为许多计算机视觉任务主干的经典神经网络。这个模型是2015年ImageNet挑战赛的获胜者，ResNet最根本的突破在于它使得我们可以训练成功非常深的神经网路，如150+层的网络。在ResNet之前，由于梯度消失(vanishing gradients)的问题，训练非常深的神经网络是非常困难的。

04

Colab 超火的 Keras/TPU 深度学习免费实战，有点 Python 基础就能看懂的快速课程

想要真的了解深度学习，除了看视频，拿数据和算力真枪实弹的练手可能比各种理论知识更重要。

02

【视频】CNN（卷积神经网络）模型以及R语言实现回归数据分析|附代码数据

无人驾驶汽车最早可以追溯到1989年。神经网络已经存在很长时间了，那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的原因是什么呢？（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）

03

Colab超火的Keras/TPU深度学习免费实战，有点Python基础就能看懂的快速课程

想要真的了解深度学习，除了看视频，拿数据和算力真枪实弹的练手可能比各种理论知识更重要。

02

CNN（卷积神经网络）模型以及R语言实现

无人驾驶汽车最早可以追溯到1989年。神经网络已经存在很长时间了，那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的原因是什么呢？答案部分在于摩尔定律以及硬件和计算能力的显著提高。我们现在可以事半功倍。顾名思义，神经网络的概念是受我们自己大脑神经元网络的启发。神经元是非常长的细胞，每个细胞都有称为树突的突起，分别从周围的神经元接收和传播电化学信号。结果，我们的脑细胞形成了灵活强大的通信网络，这种类似于装配线的分配过程支持复杂的认知能力，例如音乐播放和绘画。

02

【视频】CNN（卷积神经网络）模型以及R语言实现回归数据分析|附代码数据

最近我们被客户要求撰写关于CNN（卷积神经网络）的研究报告，包括一些图形和统计输出。

00

【视频】CNN（卷积神经网络）模型以及R语言实现回归数据分析

无人驾驶汽车最早可以追溯到1989年。神经网络已经存在很长时间了，那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的原因是什么呢？[1秒]答案部分在于摩尔定律以及硬件和计算能力的显著提高。我们现在可以事半功倍。顾名思义，神经网络的概念是受我们自己大脑神经元网络的启发。神经元是非常长的细胞，每个细胞都有称为树突的突起，分别从周围的神经元接收和传播电化学信号。结果，我们的脑细胞形成了灵活强大的通信网络，这种类似于装配线的分配过程支持复杂的认知能力，例如音乐播放和绘画。

01

卷积神经网络工作原理直观的解释

先坦白地说，有一段时间我无法真正理解深度学习。我查看相关研究论文和文章，感觉深度学习异常复杂。我尝试去理解神经网络及其变体，但依然感到困难。接着有一天，我决定一步一步，从基础开始。我把技术操作的步骤分解开来，并手动执行这些步骤（和计算），直到我理解它们如何工作。这相当费时，且令人紧张，但是结果非凡。现在，我不仅对深度学习有了全面的理解，还在此基础上有了好想法，因为我的基础很扎实。随意地应用神经网络是一回事，理解它是什么以及背后的发生机制是另外一回事。今天，我将与你共享我的心得，展示我如何上手卷积神经网

02

仅17 KB、一万个权重的微型风格迁移网络！

jamesonatfritz 想解决神经网络的过参数化问题，想要创建体积小但性能优的神经网络。他所试验的第一个任务便是艺术风格迁移。

04

畅游人工智能之海 | Keras教程之Keras的知识结构

相信大家经过之前几篇文章的学习，已经对人工智能以及它和Keras的关系有了基本的认识，那么我们即将正式开始对于Keras的学习。

03

Pytorch转keras的有效方法,以FlowNet为例讲解

Pytorch凭借动态图机制，获得了广泛的使用，大有超越tensorflow的趋势，不过在工程应用上，TF仍然占据优势。有的时候我们会遇到这种情况，需要把模型应用到工业中，运用到实际项目上，TF支持的PB文件和TF的C++接口就成为了有效的工具。今天就给大家讲解一下Pytorch转成Keras的方法，进而我们也可以获得Pb文件，因为Keras是支持tensorflow的，我将会在下一篇博客讲解获得Pb文件，并使用Pb文件的方法。

03

机器视角：长文揭秘图像处理和卷积神经网络架构

选自 Analyticsvidhya 机器之心编译作者：DISHASHREE GUPTA 近日，Dishashree Gupta 在 Analyticsvidhya 上发表了一篇题为《Architecture of Convolutional Neural Networks (CNNs) demystified》的文章，对用于图像识别和分类的卷积神经网络架构作了深度揭秘；作者在文中还作了通盘演示，期望对 CNN 的工作机制有一个深入的剖析。机器之心对本文进行了编译，原文链接见文末。引言先坦白地说，

06

基于深度学习的图像目标识别预测 | CV | Tensorflow | Keras

在人工智能研究的大潮中，如何模拟人类对于静态或动态目标的有效识别预测一直是研究热点，通过智能技术实现对于目标特征的学习并对特定目标进行快速识别，预测得出目标识别概率，实现基于深度学习模型在复杂背景、不确定外部干扰下的高精度、实时识别目标，能够保持或者优于有丰富经验人员的识别效果。

02

Deep learning with Python 学习笔记（8）

利用 Keras 函数式 API，你可以构建类图（graph-like）模型、在不同的输入之间共享某一层，并且还可以像使用 Python 函数一样使用 Keras 模型。Keras 回调函数和 TensorBoard 基于浏览器的可视化工具，让你可以在训练过程中监控模型

02

使用Keras进行深度学习(二): CNN讲解及实践

前言：现今最主流的处理图像数据的技术当属深度神经网络了，尤其是卷积神经网络CNN尤为出名。本文将通过讲解CNN的介绍以及使用keras搭建CNN常用模型LeNet-5实现对MNist数据集分类，从而使得读者更好的理解CNN。 1.CNN的介绍 CNN是一种自动化提取特征的机器学习模型。首先我们介绍CNN所用到一些基本结构单元： 1.1卷积层：在卷积层中，有一个重要的概念：权值共享。我们通过卷积核与输入进行卷积运算。通过下图可以理解如何进行卷积运算。卷积核从左到右对输入进行扫描，每次滑动1格（步长为1），

04

TensorFlow keras卷积神经网络添加L2正则化方式

为了避免过拟合问题，一个非常常用的方法是正则化（regularization），正则化的思想就是在损失函数中加入刻画模型复杂程度的指标。

01

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。

05

让你的电脑拥有“视力”，用卷积神经网络就可以！

近年来，计算机视觉领域取得了很大的进展。卷积神经网络极大地提升了图像识别模型的精度，在生活中也有很多的应用。在这篇文章中，我将描述它的工作原理、一些实际应用，以及如何用Python和Keras是实现一个卷积神经网络。

03

毕业设计So Easy：卷积神经网络实现中药材识别系统APP

针对这些问题，决定分享一些软、硬件项目的设计思路和实施方法，希望可以帮助大家，也祝愿各位学子，顺利毕业！

05

《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

卷积神经网络（CNN）起源于人们对大脑视神经的研究，自从1980年代，CNN就被用于图像识别了。最近几年，得益于算力提高、训练数据大增，以及第11章中介绍过的训练深度网络的技巧，CNN在一些非常复杂的视觉任务上取得了超出人类表现的进步。CNN支撑了图片搜索、无人驾驶汽车、自动视频分类，等等。另外，CNN也不再限于视觉，比如：语音识别和自然语言处理，但这一章只介绍视觉应用。

04

从0实现基于Keras的两种建模

可以看到cifar服装图片数据集存在50000个训练样本，10000个测试样本；数据集是四维的。

02

Python 深度学习第二版（GPT 重译）（三）

您现在对 Keras 有了一些经验——您熟悉 Sequential 模型、Dense 层以及用于训练、评估和推断的内置 API——compile()、fit()、evaluate() 和 predict()。您甚至在第三章中学习了如何从 Layer 类继承以创建自定义层，以及如何使用 TensorFlow 的 GradientTape 实现逐步训练循环。

01

[Deep-Learning-with-Python] Keras高级概念

目前为止，介绍的神经网络模型都是通过Sequential模型来实现的。Sequential模型假设神经网络模型只有一个输入一个输出，而且模型的网络层是线性堆叠在一起的。

01

小白学PyTorch | 18 TF2构建自定义模型

之前讲过了如何用tensorflow构建数据集，然后这一节课讲解如何用Tensorflow2.0来创建模型。

03

Deep learning with Python 学习笔记（9）

使用 model.fit()或 model.fit_generator() 在一个大型数据集上启动数十轮的训练，有点类似于扔一架纸飞机，一开始给它一点推力，之后你便再也无法控制其飞行轨迹或着陆点。如果想要避免不好的结果（并避免浪费纸飞机），更聪明的做法是不用纸飞机，而是用一架无人机，它可以感知其环境，将数据发回给操纵者，并且能够基于当前状态自主航行。下面要介绍的技术，可以让model.fit() 的调用从纸飞机变为智能的自主无人机，可以自我反省并动态地采取行动

01

计算卷积神经网络参数总数和输出形状

Input_shape = (batch_size, height, width, depth)Batch_size =一次向前/向后传递的训练数据数

03

AI 技术讲座精选：通过学习Keras从零开始实现VGG网络

Keras代码示例多达数百个。通常我们只需复制粘贴代码，而无需真正理解这些代码。通过学习本教程，您将搭建非常简单的构架，但是此过程会带给您些许好处：您将通过阅读 VGG*的论文原著学习使用 Keras 从零开始实现 VGG 网络。我使用的术语是指由牛津大学计算机视觉组 (Visual Geometry Group， VGG)为ILSVRC-2014构建的网络构架。那么，实现别人构建出来的结构有什么意义呢？关键在于学习，通过完成本教程的学习，您将：进一步了解 VGG 构架；进一步了解卷积神经网

09

《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第17章使用自编码器和GAN做表征学习和生成式学习

（第二部分：深度学习）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章使用卷积神经网络实现深度计算机视觉第15章使用RNN和CNN处理序列第16章使用RNN和注意力机制进行自然语言处理第17章使用自编码器和GAN做表征学习和生成式学习 [第18章强化学习] [第19章规模化训练和部署TensorFlow模型]

02

深度学习入门基础

TensorFlow：google开源的，当前版本已经有高级API、可视化工具、GPU支持、异步执行。

01

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），更重要的是建模过程相当方便快速，加快了开发速度。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

06

基于 Keras 对深度学习模型进行微调的全面指南 Part 1

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。

01

别磨叽，学完这篇你也是图像识别专家了

图像识别是当今深度学习的主流应用，而Keras是入门最容易、使用最便捷的深度学习框架，所以搞图像识别，你也得强调速度，不能磨叽。本文让你在最短时间内突破五个流行网络结构，迅速达到图像识别技术前沿。

07

基于CNN的店铺LOGO识别

人工智能之父John McCarthy将AI视为科学和工程的结合，而机器学习是AI已经实现的部分，利用机器学习技术，计算机能够通过体验（数据）来像人类一样学习，而不需要被显式地编程。这篇文章将详细介绍我们在大作业项目如何使用Python的Keras深度学习框架，实现一个卷积神经网络（Convolutional Neural Network）来识别图像中的店铺LOGO/招牌。

03

福利 | Keras入门之——网络层构造

《Keras快速上手：基于Python的深度学习实战》系统地讲解了深度学习的基本知识、建模过程和应用，并以深度学习在推荐系统、图像识别、自然语言处理、文字生成和时间序列中的具体应用为案例，详细介绍了从工具准备、数据获取和处理到针对问题进行建模的整个过程和实践经验，是一本非常好的深度学习入门书。本章节选自《Keras快速上手：基于Python的深度学习实战》第四章Keras入门部分内容。福利提醒：在评论区留言，分享你的Keras学习经验，评论点赞数前五名可获得本书。时间截止周五（8月11日）晚22点

05

Keras入门级MNIST手写数字识别超级详细教程

文件下载：https://download.csdn.net/download/sxf1061700625/19229794

00

大小仅17KB！小型风格迁移网络包含11686个训练权重

现在有很多现成的训练艺术风格迁移模型的工具，大多数人使用Johnson等人描述的网络架构的变体来执行快速的前馈风格化。因此，大多数风格迁移模型都是7MB。

02

快乐学AI系列——计算机视觉（4.篇外）什么是“卷积神经网络”

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习算法，常用于计算机视觉领域的图像分类、目标检测和图像分割任务中。它的核心思想是通过卷积运算从原始数据中提取特征，然后将这些特征传递给全连接层进行分类或回归。

01

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭