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Keras中有一个层是Flatten层，这个层可以把二维的图片转换成一维的数据，因此不需要单独做处理，而是在做完各种数据预处理后，用这个平层，把二维的数据处理成一维。Keras模型中有对数据进行分类，首先不是一定需要把所有的图片都处理成正方形，长方形的图片一样可以进行各种处理，另外，压缩成小的图片是为了处理量小，快速方便，而不是因为一定要这么做，如果资源够的话，那么就用原图也可以。神经网络层的输入必须是numpy数组，...
1、bert那么大，你的训练数据只有10w，会过拟合吗，epcho是不是只能设置为1？ 看过epcho的曲线，当epcho小于10时，评测的效果会存在震荡的情况。epcho设置为20时，表现的比较稳定。 2、分词时，你这边做了什么处理么？ 有一些领域特定的词，这边不需要把它分开，我们会把这些词加入jieba的初始词表中。 3、句子向量如何表示，你有调研过么？ doc2vec,emol,bert,albert等都可以用来表示句子向量 4、word2vec求均值表示句向量是一种常...
编程软件 之前使用pycharm来训练模型发现很难对代码进行实时的修改，在训练完模型之后保存后 需要运行很多余的代码，在这里我觉的notebook 更适合用来进行训练测试 代码 # 导入需要的包 from keras.datasets import cifar10 from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation, Flatten from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling...
本文从构建数据验证集、模型训练、模型加载和模型调参四个部分对深度学习中模型训练的全流程进行讲解。一个成熟合格的深度学习训练流程至少具备以下功能：在训练集上进行训练；在验证集上进行验证；模型可以保存最优的权重，并读取权重；记录下训练集和验证集的精度，便于调参。本文CNN模型构建参考：https://mp.weixin.qq.com/s/JhFun5I_8Kjkbz6S4613Xw数据及背景 https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531795/intro...
前天跑了一下caffe-ssd模型，并在pascal voc上跑了两天，效果不错，今天突然发现caffe-ssd目录没有了，，好像莫名被删除了，于是早上重新装了一遍，下午开始摸索如何用caff-ssd跑自己的数据，一个下午时间总算摸索出来了，记录一下，方便有需要的朋友参考． caffe-ssd训练自己的数据其实挺简单的，生成目标检测的lmdb数据时候需要根据caffe-ssd中的代码生成，下面讲解一下如何操作： 需求说明：使用caffe-ssd训练文本区域检测的ssd...
首先，看一下神经网络反向传播优化流程图： 反向传播算法实现了一个迭代的过程。每次迭代的开始，都选取一部分训练数据batch。然后，这个batch的样例会通过前向传播算法得到神经网络模型的预测结果。因为训练数据都是有正确答案标注的，所以可以计算出当前神经网络模型的预测答案与正确答案之间的差距。最后，基于这个差距，通过反向传播算法会更新神经网络参数的取值，使得在这个batch上神经网络的预测结果与真实答案更加接近。 ...
python脚本(此代码为线性回归的demo) #!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow import saved_model as sm import numpy as np x_data = np.linspace(-0.5,0.5,200)[:,np.newaxis] noise = np.random.normal(0,0.02,x_data.shape) y_data = np.square(x_data) + noise x = tf.placeholder(tf.float32,[None,1]) y = tf.placeholder(tf.float32,[None,1]) Weights_L1 = tf.Variable(tf.ra...
我用Keras创建了以下模型.数据集是MNIST.'''conv - relu - conv- relu - pool -conv - relu - conv- relu - pool -conv - relu - conv- relu - pool -affine - relu - dropout - affine - dropout - softmax '''model = Sequential() model.add(Conv2D(16, kernel_size=(3, 3),padding='same',input_shape=input_shape)) model.add(Activation('relu')) model.add(Conv2D(16, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D...
问题描述 最近正在复现BiSenetv2网络。由于目前BiSenetv2的代码基本都是pytorch,所以自己根据论文模型结构完成了模型的keras版本，但是在进行训练时一直出现如下报错 百度了很多发现应该是由于我在使用keras搭建模型时，需要使用TensorFlow夹杂搭建，但是keras无论使用函数式还是序列式，每一层的输出类型都是layer类型 ，所以当使用非keras函数时，得到的变量类型不是layer类型，因此出现以上报错。 解决方案 （1）由于代码中使用...