Keras

21- 神经网络模型_超参数搜索 (TensorFlow系列) (深度学习)

from tensorflow.keras.wrappers.scikit_learn import KerasRegressor # 回归神经网络# 搜索最佳学习率。超参数搜索的方式: 网格搜索 定义n维方格 每个方格对应一组超参数 一组一组参...
2023-03-01 12:20 阅读数 51

dropout层_机器学习：在TensorFlow（Keras）中了解和实现Dropout

在本文中，我们将探讨Dropout的概念，并了解如何使用TensorFlow和Keras在神经网络中实现该技术。了解Dropout神经网络在其输入和输出层之间具有隐藏层，这些隐藏层中嵌入了神经元，神经元内的权重以及神经元之间的连接使得神经网络系统能够模拟学习过程。简单神经网络一般的观点是，神经...
2023-02-10 10:52 阅读数 140

深度学习实战5-卷积神经网络（CNN）中文OCR识别项目

文章目录一、前期工作导入库图片生成函数导入数据生成数据集函数二、CNN模型建立三、训练模型函数四、训练模型与结果五、验证大家好，今天给大家带来一个利用卷积神经网络（CNN）进行中文OCR识别，实现自己的一个OCR识别工具。一个OCR识别系统，其目的很简单，只是要把影像作一个转换，使影像内的图形...
2022-12-17 12:50 阅读数 97

Keras - Batch normalization 理论与实践

一.引言训练深层神经网络是一个复杂的事实每层输入的分布在随着前一层参数的变化，进行训练。这就降低了训练的速度，因为它需要较少的学习速率和仔细的参数初始化，并使其-很难训练具有饱和非线性的模型。我们把这种现象称为内部协变量移位，并通过规范化层输入来解决问题。我们的方法从使规范化成为模型体系结构的...
2022-06-10 11:46 阅读数 153

Keras输出模型的各层的结果

由于在实际的项目中，使用DenseNet的模型做文字识别，为了提升识别效果在模型后接LSTM，但是在训练时出现了问题，发现Loss与Accuracy都保持不变。为了解决这个问题尝试打印每层的输出结果以排查问题。测试代码：# 用于测试if __name__ == "__main__": r...
2019-11-01 17:35 阅读数 152

keras.callbacks.ModelCheckpoint()

每个纪元后保存模型。filepath可以包含命名格式化选项，它将填充日志中的纪元和键的值（在on_epoch_end中传递）。 例如：如果filepath是权重。{epoch：02d} - {val_loss：.2f} .hdf5，那么模型检查点将与文件名中的纪元号和验证丢失一起保存。de...
2019-07-17 04:37 阅读数 97
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