1.Keras输出的loss,val这些值如何保存到文本中去: Keras中的fit函数会返回一个History对象,它的History.history属性会把之前的那些值全保存在里面,如果有验证集的话,也包含了验证集的这些指标变化情况,具体写法: hist=model.fit(train_set_x,train_set_y,batch_size=,shuffle=True,nb_epoch=nb_epoch,validation_split=0.1) with open('log_sgd_bi…

目前刚刚开始学习Theano,可以说是一头雾水,后来发现Keras是对Theano进行了包装,直接使用Keras可以减少很多细节程序的书写,它是模块儿化的,使用比较方便,但更为细节的内容,还没有理解,目前只是能够跑起Keras自带的例子 Keras的相关网站:Keras Git.Keras Document 为了能够看懂Keras代码,需要的前序知识应该有:numpy.scikit-learn.Theano等 发现了两本还不错的Numpy的中文教程,说实话,看英文教程难道还是挺大的,英文太烂 N…

[TensorFlow] ——( https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/) 1.TensorFlow是啥? ——TensorFlow是Google开发的一款神经网络的Python外部的结构包,也是一个采用数据流图来进行数值计算的开源软件库.TensorFlow 让我们可以先绘制计算结构图, 也可以称是一系列可人机交互的计算操作, 然后把编辑好的Python文件 转换成 更高效的C++,并在后端进行计算…

生成对抗网络的概念 上一篇中介绍的VAE自动编码器具备了一定程度的创造特征,能够"无中生有"的由一组随机数向量生成手写字符的图片. 这个"创造能力"我们在模型中分为编码器和解码器两个部分.其能力来源实际上是大量样本经过学习编码后,在数字层面对编码结果进行微调,再解码生成图片的过程.所生成的图片,是对原样本图的某种变形模仿. 今天的要介绍的生成对抗网络(GAN)也具备很类似的功能,所建立的模型,能够生成非常接近样本图片的结果. 相对于VAE,生成对抗网络GAN更接近一…

1.首先我们了解一下keras中的Embedding层:from keras.layers.embeddings import Embedding: Embedding参数如下: 输入尺寸:(batch_size,input_length) 输出尺寸:(batch_size,input_length,output_dim) 举个例子:(随机初始化Embedding): from keras.models import Sequential from keras.layers import Emb…

作者: 梦里茶 如果觉得我的工作对你有帮助,就点个star吧 关于 这是百度举办的一个关于狗的细粒度分类比赛,比赛链接: http://js.baidu.com/ 框架 Keras Tensorflow后端 硬件 Geforce GTX 1060 6G Intel® Core™ i7-6700 CPU Memory 8G 模型 Xception提取深度特征 Xception结构图 受这篇Person Re-id论文的启发,在多分类基础上增加一个样本是否相同判断的二分类loss,增加类间距离,减小…

一个可扩展的深度学习框架的Python实现(仿keras接口) 动机 keras是一种非常优秀的深度学习框架,其具有较好的易用性,可扩展性.keras的接口设计非常优雅,使用起来非常方便.在这里,我将仿照keras的接口,设计出可扩展的多层感知机模型,并在多维奇偶校验数据上进行测试. 本文实现的mlp的可扩展性在于:可以灵活指定神经网络的层数,每层神经元的个数,每层神经元的激活函数,以及指定神经网络的损失函数 本文将尽量使用numpy的矩阵运算用于训练网络,公式的推导过程可以参考此篇博客,细节上…

catalogue . 引言 . 一些基本概念 . Sequential模型 . 泛型模型 . 常用层 . 卷积层 . 池化层 . 递归层Recurrent . 嵌入层 Embedding 1. 引言 Keras是一个高层神经网络库,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow或Theano 简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可扩充特性) 支持CNN和RNN,或二者的结合 支持任意的链接方案(包括多输入和多输出训练) 无缝CPU和GPU切换 0x1: Kera…

上两个月参加了个比赛,做的是对遥感高清图像做语义分割,美其名曰"天空之眼".这两周数据挖掘课期末project我们组选的课题也是遥感图像的语义分割,所以刚好又把前段时间做的成果重新整理和加强了一下,故写了这篇文章,记录一下用深度学习做遥感图像语义分割的完整流程以及一些好的思路和技巧. 数据集 首先介绍一下数据,我们这次采用的数据集是CCF大数据比赛提供的数据(2015年中国南方某城市的高清遥感图像),这是一个小数据集,里面包含了5张带标注的大尺寸RGB遥感图像(尺寸范围从3000×30…

所属分类:Keras Keras后端 什么是"后端" Keras是一个模型级的库,提供了快速构建深度学习网络的模块.Keras并不处理如张量乘法.卷积等底层操作.这些操作依赖于某种特定的.优化良好的张量操作库.Keras依赖于处理张量的库就称为"后端引擎".Keras提供了三种后端引擎Theano/Tensorflow/CNTK,并将其函数统一封装,使得用户可以以同一个接口调用不同后端引擎的函数 Theano是一个开源的符号主义张量操作框架,由蒙特利尔大学LISA/…