keras中的重要函数
https://blog.csdn.net/u012969412/article/details/70882296
keras中的重要函数的更多相关文章
- Deep Learning 32: 自己写的keras的一个callbacks函数,解决keras中不能在每个epoch实时显示学习速率learning rate的问题
一.问题: keras中不能在每个epoch实时显示学习速率learning rate,从而方便调试,实际上也是为了调试解决这个问题:Deep Learning 31: 不同版本的keras,对同样的 ...
- Keras的一些功能函数
摘自: https://www.cnblogs.com/Anita9002/p/8136357.html 1.模型的信息提取 # 节点信息提取 config = model.get_config() ...
- keras中的mini-batch gradient descent (转)
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. 一. 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 ...
- Python机器学习笔记:深入理解Keras中序贯模型和函数模型
先从sklearn说起吧,如果学习了sklearn的话,那么学习Keras相对来说比较容易.为什么这样说呢? 我们首先比较一下sklearn的机器学习大致使用流程和Keras的大致使用流程: skl ...
- keras中的模型保存和加载
tensorflow中的模型常常是protobuf格式,这种格式既可以是二进制也可以是文本.keras模型保存和加载与tensorflow不同,keras中的模型保存和加载往往是保存成hdf5格式. ...
- keras中的loss、optimizer、metrics
用keras搭好模型架构之后的下一步,就是执行编译操作.在编译时,经常需要指定三个参数 loss optimizer metrics 这三个参数有两类选择: 使用字符串 使用标识符,如keras.lo ...
- 深度学习基础系列(五)| 深入理解交叉熵函数及其在tensorflow和keras中的实现
在统计学中,损失函数是一种衡量损失和错误(这种损失与“错误地”估计有关,如费用或者设备的损失)程度的函数.假设某样本的实际输出为a,而预计的输出为y,则y与a之间存在偏差,深度学习的目的即是通过不断地 ...
- keras中自定义Layer
最近在学习SSD的源码,其中有两个自定的层,特此学习一下并记录. import keras.backend as K from keras.engine.topology import InputSp ...
- keras中的一些小tips(一)
写这篇博客的原因主要是为了总结下在深度学习中我们常会遇到的一些问题,以及不知道如何解决,我准备把这个部分作为一个系列,为了让大家少走一些坑,对于本博客有什么错误,欢迎大家指出,下面切入正题吧. 1. ...
随机推荐
- 刚需,jackjsonjson转化内部类问题
1.今天在编写jackjson将json转换成object的时候,突然报错: nested exception is com.fasterxml.jackson.databind.JsonMappin ...
- 洛谷P4307 球队收益
题意:有n个球队,m场比赛. 每个球队都已经有些胜负场次了. 每个球队的收益为Ci * wini2 - Di * losei2. 求最小可能总收益. 解: 先看出一个模型:用一流量代表一个胜场,每场比 ...
- Runtime.getRuntime().exec(...),当参数中有空格时!
原以为不会有什么问题,但在测试时发现,问题大了. 如果想调用f:\mp3\i love you.mp3时, 我原以为正确的写法是: //在文件名前后加个双引号来解决文件名中有空格的情况 String ...
- C# Winfom 中ListBox的简单用法
https://www.cnblogs.com/xielong/p/6744805.html Winform控件ListBox的用法 1.如何添加listBox的值 this.listBox1.Ite ...
- NCBI通过氨基酸位置查看相邻SNP
进入NCBI网站 在SNP的搜索框中输入SNP位点,比如“rs52811957” 在弹出的对话框中选择“Gene View” 进入以后会显示该变异相邻SNP.原始氨基酸.变异后的氨基酸.positio ...
- 斯坦福大学公开课机器学习:advice for applying machine learning - deciding what to try next(设计机器学习系统时,怎样确定最适合、最正确的方法)
假如我们在开发一个机器学习系统,想试着改进一个机器学习系统的性能,我们应该如何决定接下来应该选择哪条道路? 为了解释这一问题,以预测房价的学习例子.假如我们已经得到学习参数以后,要将我们的假设函数放到 ...
- charles使用:iOS11的手机用charles抓包https
参考:https://www.jianshu.com/p/235bc6c3ca77 因为ios11经常抓不了包,以前一直没管,今天实在是不行,,,,搞了一下.OK了 步骤: 1.下载并安装charle ...
- Luogu P3305 [SDOI2013]费用流 二分 网络流
题目链接 \(Click\) \(Here\) 非常有趣的一个题目. 关键结论:所有的单位费用应该被分配在流量最大的边上. 即:在保证最大流的前提下,使最大流量最小.这里我们采用二分的方法,每次判断让 ...
- qml: QtChart横纵轴label设置;
在qml中,使用ChartView作为图表展示区域, 但是并没有给定接口用来设置xlabel,ylabel. 没得办法,只能采用笨方案: (我的方法如下) import QtQuick 2.0 imp ...
- ansible基础-ansible角色的使用
ansible基础-ansible角色的使用 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 我们建议把多个节点都会用到的功能将其定义模块,然后谁要用到该模块就直接调用即可!而在a ...