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keras api 相关的博客

深度学习Trick——用权重约束减轻深层网络过拟合|附(Keras)实现代码

       在深度学习中，批量归一化（batch normalization）以及对损失函数加一些正则项这两类方法，一般可以提升模型的性能。这两类方法基本上都属于权重约束，用于减少深度学习神经网络模型对训练数据的过拟合，并改善模型对新数据的性能。    
【方向】 5年前 2085

用Keras开发字符级神经网络语言模型

语言模型可根据序列中出现的特定单词来预测下一个单词。可以使用神经网络在字符级别上开发语言模型。基于字符的语言模型有一个最大的优点，就是在处理单词、标点符号和其他文档结构的时候，能保持较小的词汇量和较强的灵活性。但所付出的代价是模型较大、训练较慢。然而，在神经
【方向】 6年前 2615

keras中最常用深度学习的API

更多深度文章，请关注云计算频道：https://yq.aliyun.com/cloud 众所周知，利用Keras-Python库可以快速、轻松地创建属于自己的深度学习的模型，今天我们就来介绍一些我们常用的API函数。 序贯模型（Sequential）API允许
【方向】 6年前 5856

基于Keras机器学习库的分类预测

在前面的博文中，我们分享了《基于scikit-learn机器学习库的分类预测》，本文将分享Keras机器学习库的分类预测。 一旦你在Keras中选择好机器学习模型，就可以用它来预测新的数据实例。初学者经常会有这样的疑问： 如何在Keras中用我自己的模型进行
【方向】 6年前 4343

查看keras自动给文件夹标号

1 from tensorflow.contrib.keras.api.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator,img_to_array 2 from tensorflow.contrib.ke
ayew 6年前 474

可视化Keras深度学习神经网络模型

为了使开发者更好的理解其开发的神经网络模型，Keras Python深度学习库提供了可视化神经网络模型的工具。这对于产品演示和讲解是非常有用的 在本文，你会学到如何在Keras中总结和可视化深度学习模型。 读完本文后，你将知道： 如何创建你的深度学习模型的文本
【方向】 6年前 5027

入门项目数字手写体识别：使用Keras完成CNN模型搭建

       对于图像分类任务而言，卷积神经网络（CNN）是目前最优的网络结构，没有之一。在面部识别、自动驾驶、物体检测等领域，CNN被广泛使用，并都取得了最优性能。对于绝大多数深度学习新手而言，数字手写体识别任务可能是第一个上手的项目，网络上也充斥着各种各
【方向】 5年前 5998

Keras 将被添加到谷歌 TensorFlow 成为默认 API

在Reddit的一条评论中，Keras 的作者、谷歌AI研究员Francois Chollet宣布了一条激动人心的消息：Keras将会成为第一个被添加到TensorFlow核心中的高级别框架，这将会让Keras变成Tensorflow的默认API。 背景介绍
boxti 6年前 1241

keras api 相关的问答

从MNIST Dataset更改列车和测试集的大小

我正在使用MNIST和Keras来了解CNN。我正在Keras API下载手写数字的MNIST数据库，如下所示。数据集已经分为60,000个图像用于训练，10,000个图像用于测试 from keras.datasets import mnist (x
一码平川MACHEL 5年前 415

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