''' Created on Apr 20, 2017 @author: P0079482 ''' import tensorflow as tf #获取一层神经网络边上的权重,并将这个权重的L2正则化损失加入名称为'losses'的集合中 def get_weight(shape,lambda1): #生成一个变量 var = tf.Variable(tf.random_normal(shape),dtype=tf.float32) #add_to_collection函数将这个新生成变量的L

一.基础函数 1.1 .tf.reduce_sum(input_tensor, axis)   Computes the sum of elements across dimensions of a tensor,沿着维度sxis计算和 x= [[, , ], [, , ]],其秩为2 //求和,在所有维度操作,也就相当于对所有元素求和 tf.reduce_sum(x) ==> //在维度0上操作,在这个例子中实际就是按列(维度0)求和 tf.reduce_sum(x, ) ==> [, ,

[机器学习炼丹术]的炼丹总群已经快满了,要加入的快联系炼丹兄WX:cyx645016617 参考目录: 目录 1 创建自定义网络层 2 创建一个完整的CNN 2.1 keras.Model vs keras.layers.Layer 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. TF2.0中创建模型的API基本上都放到了它的Keras中了,Keras可以理解为TF的高级API,里面封装了很多的常见网络层.常见损失函数等. 后续会详细

转自:https://blog.csdn.net/dss_dssssd/article/details/82977170 https://blog.csdn.net/dss_dssssd/article/details/82980222 https://blog.csdn.net/dss_dssssd/article/details/84103834 下面是使用squential来自定义网络层的例子: 自定义损失函数:

layers介绍 Flatten和Dense介绍 优化器 损失函数 compile用法 第二个是onehot编码 模型训练 model.fit  两种创建模型的方法 from tensorflow.python.keras.preprocessing.image import load_img,img_to_array from tensorflow.python.keras.models import Sequential,Model from tensorflow.python.keras.

基于深度学习和迁移学习的识花实践(转)   深度学习是人工智能领域近年来最火热的话题之一,但是对于个人来说,以往想要玩转深度学习除了要具备高超的编程技巧,还需要有海量的数据和强劲的硬件.不过 TensorFlow 和 Keras 等框架的出现大大降低了编程的复杂度,而迁移学习的思想也允许我们利用现有的模型加上少量数据和训练时间,取得不俗的效果. 这篇文章将示范如何利用迁移学习训练一个能从图片中分类不同种类的花的模型,它在五种花中能达到 80% 以上的准确度(比瞎蒙高了 60% 哦),而且只需要普

https://keras.io/zh/ https://keras.io/zh/getting-started/functional-api-guide/ https://github.com/keras-team/keras/tree/master/examples Keras 函数式 API 是定义复杂模型(如多输出模型.有向无环图,或具有共享层的模型)的方法.  函数式API: https://keras.io/zh/models/model/ 网络层的实例是可调用的,它以张量为参数,并

本章代码: https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson4/loss_function_1.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson4/loss_function_1.py 这篇文章主要介绍了损失函数的概念,以及 PyTorch 中提供的常用损失函数. 损失函数 损失函数是衡量模型输出与真实标签之间的差异.我们还经常

0802_转载-nn 模块中的网络层介绍 目录 一.写在前面 二.卷积运算与卷积层 2.1 1d 2d 3d 卷积示意 2.2 nn.Conv2d 2.3 转置卷积 三.池化层 四.线性层 五.激活函数层 六.总结 pytorch完整教程目录:https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/14662511.html 一.写在前面 疫情在家的这段时间,想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识,因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快,但是关于一些内部的原理

VisualPytorch beta发布了! 功能概述:通过可视化拖拽网络层方式搭建模型,可选择不同数据集.损失函数.优化器生成可运行pytorch代码 扩展功能:1. 模型搭建支持模块的嵌套:2. 模型市场中能共享及克隆模型:3. 模型推理助你直观的感受神经网络在语义分割.目标探测上的威力:4.添加图像增强.快速入门.参数弹窗等辅助性功能 修复缺陷:1.大幅改进UI界面,提升用户体验:2.修改注销不跳转.图片丢失等已知缺陷:3.实现双服务器访问,缓解访问压力 访问地址:http://sunie

背景:数据挖掘/机器学习中的术语较多,而且我的知识有限.之前一直疑惑正则这个概念.所以写了篇博文梳理下 摘要: 1.正则化(Regularization) 1.1 正则化的目的 1.2 正则化的L1范数(lasso),L2范数(ridge) 2.归一化 (Normalization)   2.1归一化的目的 2.1归一化计算方法 2.2.spark ml中的归一化 2.3 python中skelearn中的归一化 知识总结: 1.正则化(Regularization) 1.1 正则化的目的:我的

IPv4地址: 我们知道在网络层(TCP/IP体系结构的网际互联层),最重要的一个协议就是IP协议,现在正处于IPv4和IPv6的过渡时期,但目前来说,IPv4仍为主流,所以主要讲Ipv4. IP地址基本格式: 计算机内部IP地址的格式是32位的二进制数表示的,为了让人们看起来方便,通常采用点分十进制来表示IP地址,如192.168.1.25,其中用来分隔各段的那个点,也是为了方便人们阅读加上的,计算机内部并没有这个点. 公网IP地址和私网IP地址: 公网Ip地址是指可以在广域网上直接使用,直接

1.前言 关于微信内部正在使用的网络层封装库Mars开源的消息,1个多月前就已满天飞(参见<微信Mars:微信内部正在使用的网络层封装库,即将开源>),不过微信团队没有失约,微信Mars 于2016年12月28日正式公开源码(源码地址:https://github.com/Tencent/mars,也可从本文文末的附件下载之,Android版演示程序可以从文末的附件中下载). 之前无论是微信团队还是手机QQ团队,都以腾讯公司的名义在Github开源了数个工程,但这些工程所受的关注度远不及Mar

引: http://coach.iteye.com/blog/2024511 什么是TCP和UDP,以及二者区别是什么? TCP的全称为传输控制协议.这种协议可以提供面向连接的.可靠的.点到点的通信. UDP全称为用户数据报协议,它可以提供非连接的不可靠的点到多点的通信. 使用TCP还是UDP,那要看你的程序注重哪一个方面,可靠(tcp)还是快速(udp). TCP/IP 建立连接的过程 手机能够使用联网功能是因为手机底层实现了TCP/IP协议,可以使手机终端通过无线网络建立TCP连接.   

作者:杜客链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20945670来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. SVM的损失函数定义如下: 举例:用一个例子演示公式是如何计算的.假设有3个分类,并且得到了分值.其中第一个类别是正确类别,即.同时假设是10(后面会详细介绍该超参数).上面的公式是将所有不正确分类()加起来,所以我们得到两个部分: 可以看到第一个部分结果是0,这是因为[-7-13+10]得到的是负数,经过函数处理后得到0.这一

Torch 网络层 参数的初始化问题 参考链接: https://github.com/Kaixhin/nninit 从 Torch 中自带的包,可以看到:https://github.com/torch/torch7/wiki/Cheatsheet#utility-libraries 在 Machine Learning 这一栏当中,有一软件包 nninit 可以实现该功能: nninit - Weight initialisation schemes for nn modules

最近一直做项目的ATS改造,期间遇到了种种问题,各种坑都记录下来, 比如iOS版本.afnetwork版本.证书(是否为自签证书).域名验证.TLS版本等等,我们项目更复杂,还使用了域名到IP映射的路由表策略,在验证自签证书的时候各种配置host,这种需求在文章里就不赘述了,有相似需求的可以私下讨论: 有描述不对的地方,欢迎大神指正! 先鬼扯点儿小背景,不喜请略过黄色部分:) 关于ATS,简单说就是app使用的网络请求都必须走https,iOS9以后,此设置默认开启,项目中所有的http请求直接

本文分析基于Linux Kernel 1.2.13 原创作品,转载请标明http://blog.csdn.net/yming0221/article/details/7552455 更多请查看专栏,地址http://blog.csdn.net/column/details/linux-kernel-net.html 作者:闫明 注:标题中的”(上)“,”(下)“表示分析过程基于数据包的传递方向:”(上)“表示分析是从底层向上分析.”(下)“表示分析是从上向下分析. 上篇博文分析传输层最终会调用函

本文分析基于Linux Kernel 1.2.13 原创作品,转载请标明http://blog.csdn.net/yming0221/article/details/7514017 更多请看专栏,地址http://blog.csdn.net/column/details/linux-kernel-net.html 作者:闫明 注:标题中的”(上)“,”(下)“表示分析过程基于数据包的传递方向:”(上)“表示分析是从底层向上分析.”(下)“表示分析是从上向下分析. 简单分析了链路层之后,上升到网络

http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdf Loss Function 损失函数可以看做 误差部分(loss term) + 正则化部分(regularization term) 1.1 Loss Term Gold Standard (ideal case) Hinge (SVM, soft margin) Log (logistic regression, cross en

转载请注明出自BYRans博客:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 线性回归中提到最小二乘损失函数及其相关知识.对于这一部分知识不清楚的同学可以参考上一篇文章<线性回归.梯度下降>.本篇文章主要讲解使用最小二乘法法构建损失函数和最小化损失函数的方法. 最小二乘法构建损失函数 最小二乘法也一种优化方法,用于求得目标函数的最优值.简单的说就是:让我们的预测值与真实值总的拟合误差(即总残差)达到最小. 在线性回归中使用最小二乘法构建了损失函数: 上一篇文章<线性回归.