Tensorflow2.x keras实现吴恩达第四课第一周作业 目录 Tensorflow2.x keras实现吴恩达第四课第一周作业一、前期准备1.1 导入包1.2 加载并预处理数据 二、搭建模型三、预测四、总结 本文参考和宽大佬的文章，但他用的是Tensorflow1的版本，对于现在来说感觉有点过时，网上我也
在之前的文章中我训练模型都是使用的 CPU，因为家中黄脸婆不允许我浪费钱买电脑
作者|Angel Das 编译|VK 来源|Towards Datas Science 介绍 人工神经网络(ANNs)是机器学习技术的高级版本，是深度学习的核心。人工神经网络涉及以下概念。输入输出层、隐藏层、隐藏层下的神经元、正向传播和反向传播。 简单地说，输入层是一组自变量，输出层代表最终的输出(因变量)，隐藏
百度基于Paddle深度学习基础第二周实践作业完成过程 1. 作业要求 本代码旨在于使用ResNet进行眼睑筛查，代码已经完成，可以直接运行。 题目要求： 通过查阅API，使用衰减学习率，通过多次调参数，找到一个最佳的衰减步长，使得loss比原代码中下降的更快 请自行绘制修改学习率前后的loss衰减图
Karea: https://keras.io/ 莫烦keras：https://www.bilibili.com/video/BV1TW411Y7HU?from=search&seid=333955059060890767 Keras&Tensorflow： https://space.bilibili.com/6001266/video?tid=36&keyword=&order=pubdate 吴恩达：https://space.bilibili.com/4688
1.InceptionV3网络结构 论文：《Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision》 论文链接：https://arxiv.org/abs/1512.00567 在2015年，谷歌发布了Inception V3版本，Inception V3 的创新点是将大的卷积分解成小卷积，即 5x5 卷积可以用两个 3x3 卷积代替（Inception
转自：https://blog.csdn.net/linghu8812/article/details/103403231 开源仓库 InsightFace: https://github.com/deepinsight/insightface作者演讲：https://www.bilibili.com/video/av54356295?t=785测试demo：https://www.bilibili.com/video/av79544654 识别算法配置 1. 安装mxne
一、概述 召回率、准确率、精确率、F值的作用 在机器学习、数据挖掘、推荐系统完成建模之后，需要对模型的效果做评价。 二、定义 首先给出一个大家经常见到的图： 详细定义 准确率(accuracy)=(TP+TN)/(TP+FN+FP+TN) 通俗解释： 在所有样本中，预测正确的概率 精确率(precision)=TP/(
Partial Order Pruning 2019-CVPR-Partial Order Pruning for Best Speed Accuracy Trade-off in Neural Architecture Search Xin Li (UISEE Tech), Jiashi Feng (NUS, H-index 54) GitHub：100+ stars https://github.com/lixincn2015/Partial-Order-Pruning https://github
1.ResNet+Inception 有着最高的Accuracy 2.VGG最占内存，最多的操作数 3. GoogleNet最efficient ， 这里的效率怎么计算的? 4.AlexNet 最少的操作数，但内存大，accuracy低 5. Resnet 效率适中，accuracy最高 注：图中圆的面积代表所占内存大小，横坐标代表操作数，纵坐标代表accuracy
https://files.cn #!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Thu Apr 16 22:01:22 2020 @author: Administrator win7 64 tensorflow 2.1 python 3.6""" import tensorflow.compat.v1 as tftf.disable_v2_behavior()from
@本文来源于公众号：csdn2299，喜欢可以关注公众号 程序员学府 本篇文章主要介绍了PyTorch上实现卷积神经网络CNN的方法，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧 一、卷积神经网络 卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）最初是为解决图像
1、准备数据 cifar2数据集为cifar10数据集的子集，只包括前两种类别airplane和automobile。 训练集有airplane和automobile图片各5000张，测试集有airplane和automobile图片各1000张。 cifar2任务的目标是训练一个模型来对飞机airplane和机动车automobile两种图片进行分类。 我们准备
loss：训练集损失值 accuracy:训练集准确率 val_loss:测试集损失值 val_accruacy:测试集准确率 以下5种情况可供参考： train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习;（最好的） train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合;（max pool或者正则化） train loss 趋于
DNN的滤波嫁接：Filter Grafting for Deep Neural Networks， CVPR 2020 问题： DNNs have unimportant filters. These filters limit the potential of DNNs since they are identified as having little effect on the network. While filter pruning removes these invalid filters
tensorflow一个简单的例子 tensorflow一个简单的例子：定义变量w和x，计算wx的值。跟numpy定义变量一样很相似，不同点在于：使用tf的时候，需要进行全局变量初始化操作。tf的所有操作都是在session中进行的，可以理解为tf首先定义了一个画板，然后所有的操作类似于在画板中画画一样。 imp
当我们在谈论一个模型好坏的时候，我们常常会听到准确率(Accuracy)这个词，我们也会听到＂如何才能使模型的Accurcy更高＂．那么是不是准确率最高的模型就一定是最好的模型？ 这篇博文会向大家解释准确率并不是衡量模型好坏的唯一指标，同时我也会对其他衡量指标做出一些简单说明。 首先我
import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("F:\TensorflowProject\MNIST_data",one_hot=True) #每个批次大小 batch_size = 100 #计算一共有多少个批次 n_batch = mnist.train.num_examples //b
http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_pros.html import input_data import tensorflow as tf def weight_variable(shape): initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1) return tf.Variable(initial) def bias_variable(shape): initial
# -*- coding: utf-8 -*- """scikit-learn introduction Automatically generated by Colaboratory. Original file is located at https://colab.research.google.com/drive/1quaJafg43SN7S6cNwKFr0_WYn2ELt4Ph scikit-learn官方网站：https://scikit-learn
import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datanumClasses=10inputsize=784numHiddenUnits=50trainningIterations=50000#total stepsbatchSize=64##1.datasetmnist=input_data.read_data_sets('data/',one_hot=True)########
模型在验证集（开发集）上的效果比在测试集上好，或者说，测试集上的效果不如验证集，这个时候该怎么办？ 这可以理解为模型对验证集过拟合了。模型在验证集上的效果并不能代表模型的实际泛化能力。 这个时候，可以做的： 1）检查验证集和测试集是不是同一分布，验证集应该更像测试集而不是训练集。 2）
C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python36\python.exe "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2019.1.2\helpers\pydev\pydevconsole.py" --mode=client --port=53108import sys; print('Python %s on %s' % (sys.ver
1.导入数据 num_words = 30000 maxlen = 200 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.imdb.load_data(num_words=num_words) print(x_train.shape, ' ', y_train.shape) print(x_test.shape, ' ', y_test.shape) x_train = ker
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_38469553/article/details/85140183 Reference：深度学习中的mAP，AP,Precision精确率，Recall召回率，Accuracy准确率
