skylinesssss的博客

关于BGD和SGD首先BGD为批梯度下降，即所有样本计算完毕后才进行梯度更新；而SGD为随机梯度下降，随机计算一次样本就进行梯度下降，所以速度快很多但容易陷入局部最优值。折中的办法是采用小批的梯度下降，即把数据分成若干个批次，一批来进行一次梯度下降，减少随机性，计算量也不是很大。 mini-batchkeras中的batch_size就是小批梯度下降。...

一. ModelCheckpoint和EarlyStopping回调函数import keras#一般而言EarlyStopping和ModelCheckpoint一起使用，在模型搭建之后编译之前callbacks_list = [ #检查验证集的精度是否上升 keras.callbacks.EarlyStopping( monitor = 'val_accu...

Inception模块的搭建from keras import layers, Inputfrom keras.models import Modelimport numpy as npimport tensorflow as tfold_v = tf.logging.get_verbosity()tf.logging.set_verbosity(tf.logging.ERROR...

一. 卷积参数问题padding=validfrom keras import layersfrom keras import modelsmodel = models.Sequential()model.add(layers.Conv2D(filters = 10, kernel_size = (3, 3), strides = 2, padding = 'valid', act...

读取图片的两种方式一. 采用load_img读取图片from keras_preprocessing import imageimport matplotlib.pyplot as pltimg_path = r'E:\python_work\data\cats_and_dogs_small\test\cats\cat.1700.jpg'img = image.load_img(img...