TU_JCN的博客

https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/layers/core_layer/常用层对应于keras.layers.core模块，core内部定义了一系列常用的网络层，包括全连1 Dense层Dense就是常用的全连接层，所实现的运算是output = activation(dot(input, kernel)+bias)。其中activation...

https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/layers/advanced_activation_layer/1 LeakyReLU层keras.layers.advanced_activations.LeakyReLU(alpha=0.3)LeakyRelU是修正线性单元（Rectified Linear Unit，ReLU）的特殊版本，当不激活时...

https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/layers/about_layer/1 所有的Keras层对象都有如下方法：layer.get_weights()：返回层的权重（numpy array）layer.set_weights(weights)：从numpy array中将权重加载到该层中，要求numpy array的形状与* layer.g...

https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/for_beginners/trap/1 TF卷积核与TH卷积核Keras提供了两套后端，Theano和Tensorflow。如果你从无到有搭建自己的一套网络，则大可放心。但如果你想使用一个已有网络，或把一个用th/tf 训练的网络以另一种后端应用，在载入的时候你就应该特别小心了。卷积核与所使用的后端不匹配，...

一些基本概念在开始学习Keras之前，我们希望传递一些关于Keras，关于深度学习的基本概念和技术，我们建议新手在使用Keras之前浏览一下本页面提到的内容，这将减少你学习中的困惑1 符号计算Keras的底层库使用Theano或TensorFlow，这两个库也称为Keras的后端。无论是Theano还是TensorFlow，都是一个“符号式”的库。因此，这也使得Keras的编程与传统的Py...

https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/for_beginners/FAQ/1 “batch”, "epoch"和"sample"都是啥意思？？batch：可译为“批”，一个batch由若干条数据构成。batch是进行网络优化的基本单位，网络参数的每一轮优化需要使用一个batch。batch中的样本是被并行处理的。与单个样本相比，一个batch的数据...

转载于https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/backend/#kerasKeras后端Keras是一个模型级的库，提供了快速构建深度学习网络的模块。Keras并不处理如张量乘法、卷积等底层操作。这些操作依赖于某种特定的、优化良好的张量操作库。Keras依赖于处理张量的库就称为“后端引擎”。Keras提供了三种后端引擎Theano/Tensorflo...

https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/getting_started/functional_API/函数式（Functional）模型函数式模型称作Functional，但它的类名是Model，因此我们有时候也用Model来代表函数式模型。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...

1 模型构建（1快速开始序贯（Sequential）模型是多个网络层的线性堆叠，也就是“一条路走到黑”。可以通过向Sequential模型传递一个layer的list来构造该模型：from keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense, Activationmodel = Sequential([ ...