zikyou的博客

import requestsfrom lxml import etreeurl = "https://www.duanmeiwen.com/yulu/shanggan/2060493.html"# 发起网络请求content = requests.get(url).content.decode('GBK')# 加载数据， 过滤doc = etree.HTML(content).xpath("//div[@class='content']/p")# 循环for item in...

解决方法：将from scipy.misc import imreadfrom scipy.misc import imresize转换成from imageio import imread

alpha:0~1 1~10完整代码：import pandas as pdfrom sklearn.datasets import load_bostonfrom sklearn.linear_model import LinearRegression, SGDRegressor, Ridgefrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.preprocessi...

/数据集：http://39.78.67.216:9000/csdn-downloads/2022-04-20/20220420Z6t8A1C9.zip案例效果2. 数据集以及迁移需求数据集是某场景下5个类别图片的识别我们利用现有的VGG模型去进行微调思路和步骤读取本地的图片数据以及类别 keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator提供了读取转换功能 模型的结构修改（添加我们自定的分类层） freeze掉原始VG

学习目标：掌握基本的超参数以及调参技巧·掌握BN的原理以及作用/批标准化：根本上不是去优化模型，而是帮助我们更好地去训练，简单训练过程，节省时间。 解决目的：内部协变量偏移 对于深层网络一些层级输出进行批标准化在标准化之后，增加一个状态分布参数，让标准数据进行修改分布 garma beta 作用：BN减少不同数据分布状态带来的影响，模型鲁棒性强，测试准确率高，防止过拟合作用。 BN使得不同层...

目录tensorflow2.keras深度学习正则化解决方法对于高方差，有以下几种方式:获取更多的数据，使得训练能够包含所有可能出现的情况·正则化(Regularization) 寻找更合适的网络结构对于高偏差，有以下几种方式:扩大网络规模，如添加隐藏层或者神经元数量 寻找合适的网络架构,使用更大的网络结构，如AlexNet·训练时间更长一些不断尝试，直到找到低偏差、低方差的框架。正则化项的理解：keras.layers.Conv.

tensorflow2交叉熵的计算读取图片数据：def read_pic(): """ 读取图片数据 return filename_batch, image_b """ # 1. 构造文件名队列 # 获取文件名列表 file_names = glob.glob("./data/GenPics/*.jpg") # print("file_names:\n", file_names) ...

model = keras.models.Sequential([ # 卷积层1； 32个5*5*3的filter keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=5, strides=1, padding="same", data_format="channels_last", activation=tf.compat.v1.nn.relu), # 池化层1;2*2窗口 keras...