深度学习 Keras 笔记

深度学习 Keras 笔记

学习笔记 ：

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相关参数

1. batch_size 、iteration 、epochs
   http://blog.youkuaiyun.com/u013041398/article/details/72841854

2. dropout:
   如果要训练一个大型的网络，训练数据很少的话，那么很容易引起过拟合(也就是在测试集上的精度很低)，在每次训练的时候，让一半的特征检测器停过工作，这样可以提高网络的泛化能力，把它称之为dropout。
   在每次训练的时候，每个神经元有一定的几率被移除，这样可以让一个神经元的出现不应该依赖于另外一个神经元。
   Dropout说的简单一点就是我们让在前向传导的时候，让某个神经元的激活值以一定的概率p，让其停止工作。

3. 基于keras的基本概念
   https://www.jianshu.com/p/64172378a178

序贯模型和函数式模型

Keras函数式模型接口是用户定义多输出模型、非循环有向模型或具有共享层的模型等复杂模型的途径。一句话，只要你的模型不是类似VGG一样一条路走到黑的模型，或者你的模型需要多于一个的输出，那么你总应该选择函数式模型。函数式模型是最广泛的一类模型，序贯模型（Sequential）只是它的一种特殊情况。

CNN

卷积层和池化层学习：https://www.cnblogs.com/zf-blog/p/6075286.html
http://blog.youkuaiyun.com/dqcfkyqdxym3f8rb0/article/details/79151233

初始化方法

对keras层设置初始化权重的方法。
kernel_initializer=’ ‘

正则化方法

模型参数太多容易产生过拟合，因此通过对模型参数施加惩罚参数来限制模型能力。

回调函数Callbacks

回调函数是一组在训练的特定阶段被调用的函数集，用于观察训练过程中网络内部的状态和统计信息。