文章浏览阅读1.3w次,点赞9次,收藏70次。 Keras是一个高度封装的库,它的优点是可以进行快速的建模,缺点是它不处理底层运算,如张量内积等。为了弥补这个问题,Keras提供“后端引擎”来实现底层运算操作。目前Keras支......
2024-01-23 21:12 阅读 阅读全文文章浏览阅读1.4w次,点赞6次,收藏39次。1 什么是BatchNormalization?(1)Batch Normalization 于2015年由 Google 提出数据归一化方法,往往用在深度神经网络中激活层之前。(2)其规范化针对单个神经元进行,利用网络训练时一个 mini-batc......
2024-01-25 07:46 阅读 阅读全文文章浏览阅读293次。callbacks可以用来做这些事情:模型断点续训:保存当前模型的所有权重提早结束:当模型的损失不再下降的时候就终止训练,当然,会保存最优的模型。动态调整训练时的参数,比如优化的学习速度。推荐网......
2024-01-23 21:13 阅读 阅读全文文章浏览阅读1.3k次。Keras定义了以下几种objective fuction:(1) mean-squared-error def mean_squared_error(y_true, y_pred): return K.mean(K.square(y_pred - y_true), axis=-1)(2) root-mean-squared-error de_keras没有objectives...
2024-01-24 05:15 阅读 阅读全文文章浏览阅读1.5w次,点赞9次,收藏67次。模型结果设计代码from keras import Input, Modelfrom keras.layers import Dense, Concatenateimport numpy as npfrom keras.utils import plot_modelfrom numpy import random as rdsamples_n = 3000samples_d..._keras输入csv...
2024-01-24 06:39 阅读 阅读全文文章浏览阅读1.5w次,点赞9次,收藏67次。模型结果设计代码from keras import Input, Modelfrom keras.layers import Dense, Concatenateimport numpy as npfrom keras.utils import plot_modelfrom numpy import random as rdsamples_n = 3000samples_d..._keras输入csv...
2024-01-24 06:41 阅读 阅读全文文章浏览阅读1.5w次,点赞9次,收藏67次。模型结果设计代码from keras import Input, Modelfrom keras.layers import Dense, Concatenateimport numpy as npfrom keras.utils import plot_modelfrom numpy import random as rdsamples_n = 3000samples_d..._keras输入csv...
2024-01-24 06:41 阅读 阅读全文文章浏览阅读5.5k次,点赞13次,收藏16次。批归一化是神经网络中关键性技术之一,使用批归一化可以大幅加快网络的收敛,同时提高网络的泛化能力,也就说,批归一化可以用于缓解模型的过拟合问题。_keras数据归一化...
2024-01-25 07:46 阅读 阅读全文文章浏览阅读412次。本文分享了我在silent speech 项目过程中实现的基于嘴唇图像数据集的autoencoder自编码器。输入输出都是64∗6464*6464∗64的嘴唇灰度图。自编码器由编码解码两个部分构成,同时实现了利用checkpoint在每个epoch运算......
2024-01-25 10:44 阅读 阅读全文文章浏览阅读119次。林某 19:00:27torch的drop和tf的drop好像就不一样林某 19:00:39一个是drop的比例一个是不被drop的比例林某 19:01:09还有CNN返回的维度含义也不一样_tensorflow keras compile 'mean_square' loss...
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