林夕

区别：1.GlobalMaxPooling1D:在steps维度（也就是第二维）对整个数据求最大值。比如说输入数据维度是[10, 4, 10]，那么进过全局池化后，输出数据的维度则变成[10, 10]。2.MaxPooling1D：也是在steps维度（也就是第二维）求最大值。但是限制每一步的池化的大小。 比如，输入数据维度是[10, 4, 10]，池化层大小pooling_size=...

Keras是一个高层神经网络API，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。Keras 为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果，如果你有如下需求，请选择Keras：简易和快速的原型设计（keras具有高度模块化，极简，和可扩充特性）支持CNN和RNN，或二者的结合无缝CPU和GPU切换。我们从三个问题出发，实现keras的快速入门...

首先容易谷歌到的两种方法:1. 构造metricsfrom keras import backend as Kdef f1(y_true, y_pred): def recall(y_true, y_pred): """Recall metric. Only computes a batch-wise average of recall.

由于模型在构造的时候会引入大量的随机参数，所以神经网络有个非常重要的一个问题就是模型无法复现。在模型的训练过程中，我们需要保证特定模型的性能是不变的。以确定性能的变化是来自模型还是数据集的变化，或者仅仅是一些新的随机样本点带来的结果。下面的代码片段解决模型复现的问题，针对 Python 3 环境，以TensorFlow作为keras的后端。import numpy as npimport te...