keras 訓(xùn)練 驗(yàn)證就數(shù)據(jù)集精品文章

• 

  使用權(quán)重正則化較少模型過擬合

  ...如：0.0005 少量的權(quán)重正則對(duì)模型很重要，可以減少模型訓(xùn)練誤差 LSTM網(wǎng)絡(luò)中L2權(quán)重系數(shù)通常更小，如：10^-6 權(quán)重正則化案例學(xué)習(xí) 我們將使用標(biāo)準(zhǔn)二元分類問題來定義兩個(gè)半圓觀察：每個(gè)類一個(gè)半圓。每個(gè)觀測(cè)值都有兩個(gè)輸入變...

  neroneroffy 2019-06-26 18:50 評(píng)論0 收藏0
• 

  提高深度學(xué)習(xí)性能的四種方式

  ...法。OK，現(xiàn)在讓我們開始吧。1. 通過數(shù)據(jù)提升性能對(duì)你的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和問題定義進(jìn)行適當(dāng)改變，你能得到很大的性能提升。或許是較大的性能提升。以下是我將要提到的思路：獲取更多數(shù)據(jù)創(chuàng)造更多數(shù)據(jù)重放縮你的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換你的數(shù)...

  JessYanCoding 2019-04-25 18:06 評(píng)論0 收藏0
• 

  vggnet

  ...出模型的結(jié)構(gòu)。 ## 加載數(shù)據(jù)集 我們需要一個(gè)數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練我們的模型。我們可以使用Keras庫中的ImageNet數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練我們的模型。以下是如何加載數(shù)據(jù)集的代碼： python from keras.datasets import cifar10 from keras.utils import to_categorical ...

  Jochen 2023-04-26 02:46 評(píng)論0 收藏1453
• 

  超干貨｜使用Keras和CNN構(gòu)建分類器（內(nèi)含代碼和講解）

  ...精靈圖。我們?cè)谝呀?jīng)準(zhǔn)備好的圖像數(shù)據(jù)集上，使用Keras庫訓(xùn)練一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）。 深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 上圖是來自我們的精靈圖鑒深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集中的合成圖樣本。我的目標(biāo)是使用Keras庫和深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練一個(gè)CNN，對(duì)Pokedex數(shù)據(jù)...

  shadowbook 2019-06-24 18:00 評(píng)論0 收藏0
• 

  Keras 初探

  ...導(dǎo)入數(shù)據(jù)：可以一批批加入數(shù)據(jù)，也可以一次性全加入。訓(xùn)練后的模型就可以做預(yù)測(cè)或分類了。大體上的步驟是： 定義模型：創(chuàng)建Sequential模型，加入每一層 編譯模型：指定損失函數(shù)和優(yōu)化算法，使用模型的compile()方法 擬合數(shù)...

  KunMinX 2019-07-30 16:48 評(píng)論0 收藏0
• 

  ResNet告訴我，我是不是世界上最美的人？

  ...顏值比數(shù)據(jù)集中約80％的人高了。在這個(gè)數(shù)據(jù)集上，作者訓(xùn)練了多個(gè)模型，試圖根據(jù)人臉圖片評(píng)估顏值。在這篇文章中，我要復(fù)現(xiàn)他們的結(jié)果，并測(cè)一下自己的顏值。原始論文構(gòu)造了一系列不同的模型，包括使用人工構(gòu)造特征的...

  wums 2019-04-25 18:26 評(píng)論0 收藏0