qq_22613769的博客

1.保存模型my_model = create_model_function( ...... )my_model.compile( ...... )my_model.fit( ...... )model_name . save( filepath, overwrite: bool=True, include_optimizer: bool=True )filepath：保存的路径overwrite：如果存在源文件，是否覆盖include_optimizer：是否保存优化器状态ex :

目录一.原理二.为什么要使用自编码器三.代码实现1.原始自编码器2.多层（堆叠）自编码器3.卷积自编码器4.正则自编码器4.1稀疏自编码器四.降噪自编码器五. 逐层贪婪训练堆叠自编码器参考一.原理自编码器由两部分组成：编码器（encoder）:这部分能将输入压缩成潜在空间表征，可以用编码函数h=f(x)表示。解码器（decoder）:这部分重构来自潜在空间表征的输入，可以用解码函数r=g(h)表示。因此，整个自编码器可以用函数g(f(x)) = r 来描述，其中输出r与原始输入x相近。自编码器(

今天开始陆陆续续更新深度学习的面试题，资料大多数来自网上，不做盈利目的，如果侵权请告知即删！如果文章中有错误的地方还请各位同学指正，如果大家面试中遇到好的面试题也请分享，一起学习，一起进步！目录1.CNN1.CNN...