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这个作者很懒，什么都没留下…
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Google提出的CNN模型设计准则
1、慎用bottleneck 如果出于模型分类精度考虑，那么应尽量避免使用bottleneck模块，尤其是不应当在模型的早期阶段使用。CNN模型本质上是一个DAG（有向无环图），其上信息自底向上流动，而每一个bottleneck的使用都会损失一部分信息，因此当我们出于计算与存储节省而使用bottleneck时，一定要慎重。如果一定要用，也要在模型较靠后的几层使用。 2、层宽些还是有好处的 撇开计算...原创 2020-05-06 00:16:29 · 554 阅读 · 0 评论 -
关于 tf.keras.layers.Conv2D
这是一个2维卷积层，也即对于图像的平面卷积。 签名如下： tf.keras.layers.Conv2D( filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', data_format=None, dilation_rate=(1, 1), activation=None, ...原创 2020-05-03 00:50:48 · 2899 阅读 · 0 评论 -
Tensor 与 numpy.array
Tensors A Tensor is a multi-dimensional array. Similar to NumPy ndarray objects, tf.Tensor objects have a data type and a shape. Additionally, tf.Tensors can reside in accelerator memory (like a GPU)....原创 2020-04-23 18:28:39 · 710 阅读 · 0 评论 -
认识pandas的Dataframe和 Series，以及它们之间的运算
Dataframe 有column 和 index ，column也是key。像平常的表格。见下列例子： df = pd.DataFrame(np.arange(1,16).reshape(3,5),columns=[‘A’,‘B’,‘C’,‘D’,‘E’],index=[‘one’,‘two’,‘three’]) ‘’’ print(df) 输出： A B C D E one ...原创 2020-04-21 18:58:51 · 308 阅读 · 0 评论 -
keras.layers.Embedding 总结
embedding 这个层困扰我好久，训练总是通不过，错误：Errors may have originated from an input operation. tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: indices[80,75] = 17934 is not in [0, … 现在明白了，写下来。 上面的错...原创 2020-04-20 11:22:17 · 4017 阅读 · 0 评论 -
tensosflow.keras.Sequential 的 predict（）总结
def predict(self, x, batch_size=None, verbose=0, steps=None, callbacks=None, max_queue_size=10, workers=1, use_multiprocessing=False): 以数组的形式返回预测结果 参数说明： x : 输入数据。可以是numpy数组，也可以是返回（inputs, targets）的生成...原创 2020-04-18 16:52:10 · 1676 阅读 · 0 评论 -
tensosflow.keras.Sequential 的 evaluate() 函数总结
def evaluate(self, x=None, y=None, batch_size=None, verbose=1, sample_weight=None, steps=None, callbacks=None, max_queue_size=10, workers=1, use_multiprocessing=False): “”" 返回损失值和度量值(metrics) 参数说明： x:...原创 2020-04-18 16:28:21 · 1796 阅读 · 0 评论 -
tensosflow.keras.Sequential 的 fit() 函数总结
def fit(self, x=None, y=None, batch_size=None, epochs=1, verbose=1, callbacks=None, validation_split=0., validation_data=None, shuffle=True, class_weight=None, sample_weight=None, initial_epoch=0, ste...原创 2020-04-18 10:49:38 · 1132 阅读 · 0 评论 -
给初学者：开始构建你的神经网络模型
分两步构建一个神经网络模型： 第一步，配置模型的层。人工神经网络基本的构建块就是层，每个层包含一个或多个LTU，也叫线性阈值单元。LTU是一个人工神经单元，输入和输出都是数字，并且每个输入的连接都有一个对应的权重。LTU会加权求和所有的输入，然后根据求值结果应用一个信号函数。下面使用keras.Sequential类配置层： model = keras.Sequential([ keras...原创 2020-04-16 13:44:23 · 1765 阅读 · 0 评论 -
曼德布洛特集合 (Mandelbrot set)
如下方法，可以生成著名的曼德布洛特集合。 def Mandelbrot_set(): Y, X = np.mgrid[-1.3:1.3:0.005, -2:1:0.005] Z = X + 1j * Y c = tf.constant(Z.astype(np.complex64)) zs = tf.Variable© ns = tf.Variable(tf.zeros_like(c, tf.flo...原创 2020-04-11 17:50:03 · 3488 阅读 · 0 评论 -
K-means聚类算法
K-means聚类算法是最普及的，也是比较简单的聚类算法。可以分为以下几个步骤： （1）确定K值，也即确定我们要将数据分为多少个组； （2）从数据集中随机选取 K 个数据作为初始中心点； （3）对集合中每一个数据，计算其与每一个中心点的距离，离那个中心点近，就归那个组； （4）在每组中按一定的算法重新选择中心点，通常是求每一群的平均值。 （5）如果新的中心点和旧的中心点之间的距离小于某一个设置的...转载 2020-04-08 15:21:40 · 331 阅读 · 0 评论 -
逻辑回归(Logistic Regression）
首先，逻辑回归的输出值只有两个，通常记为0和1 ，因而逻辑回归又是一种分类算法。 其次，逻辑回归有一个广义的线性模型。线性模型通常记 为：逻辑回归的模型为 ：![logistic Regression](https://img-blog.csdnimg.cn/2020040423...原创 2020-04-05 01:55:21 · 540 阅读 · 0 评论