Keras过拟合第17页

微信小程序+中草药分类+爬虫+keras

模型训练使用基于keras训练分类模型，模型可

王小葱鸭·2023-11-29 08:22

AI智能生态系统（机器学习项目，在线部署）

技术工具：使用Tensorflow2.0和Keras框架构建和训练CNN模型。数据集：采用包含带有标签的大规模狗猫图像数据集，以进行监督学习。目标准确率：至少63%的分类准确率，以确保高效正确地

github_czy·2023-11-28 23:44

生成式深度学习(第二版)-译文-第五章-自回归模型

章节目标了解自回归模型为何比较适合生成序列数据(例如文本)了解如何处理并tokenize文本数据了解RNN(recurrentneuralnetworks)的架构设计利用Keras从零开始构建并训练LSTM

Garry1248·2023-11-28 15:56

生成式深度学习(第二版)-译文-第八章-扩散模型(I)

使用Keras来构建你自己的去噪扩散模型(denoisingdiffusionmodel,DDM)以生成鲜花图像。从你的

Garry1248·2023-11-28 15:56

生成式深度学习(第二版)-译文-第四章-生成对抗网络

章节目标了解生成对抗网络(GAN)的架构设计；利用Keras从零开始训练一个深度卷积GAN(DCGAN)。利用DCGAN来生成新的图像。理解训练DCGAN时面临的常见问题。

Garry1248·2023-11-28 15:26

正则化与正则剪枝

文章目录引言正则化为什么会过拟合拉格朗日与正则化梯度衰减与正则化应用解决过拟合网络剪枝总结致谢参考引言在深度学习中，模型的复杂度通常是由模型参数的数量和取值范围来决定的。

东荷新绿·2023-11-28 09:35

jupyter无法创建python3_Window下，利用Anaconda2创建jupyter-notebook的python3环境方法

今天主要介绍一下在jupyternotebook中，新增python3的环境，从而可以使用tensorflow、keras等。

weixin_39534100·2023-11-28 08:47

Keras Attention

GitHub-philipperemy/keras-attention-mechanism:AttentionmechanismImplementationforKeras.kerasforattention-CSDN

菜鸟瞎编·2023-11-28 08:41

Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn,Keras & TensorFlow

读书记录(缓慢更新)目录Part1.TheFundamentalsofMachineLearningTheContentofTheMachineLearningLandscapeTheMachineLearningLandscapePart1.TheFundamentalsofMachineLearningTheContentofTheMachineLearningLandscapePart1.T

脑子不好真君·2023-11-28 07:51

CNN对 MNIST 数据库中的图像进行分类

它有70,000张手写数字图像-下载非常简单-图像尺寸为28x28-灰度图fromkeras.datasetsimportmnist#使用Keras导入MNIST数据库(X_train,y_train)

伪_装·2023-11-28 06:09

用mtcnn+keras+facenet实现简易的人脸识别

人工智能-人脸识别采用mtcnn+keras+facenet深度学习算法文章目录人工智能-人脸识别采用mtcnn+keras+facenet深度学习算法前言：在前段时间的挑板杯和互联网+的双赛中，我们和校企合作的项目疲劳驾驶检测预警

胖头鱼青年·2023-11-28 03:58

对抗攻击经典论文——FGSM学习笔记 EXPLAINING AND HARNESSING ADVERSARIAL EXAMPLES

早期尝试解释这种现象时会专注于非线性和过拟合。但我们认为，造成神经网络在面对对抗扰动时的脆弱性的主要原因正是它们的线性特性。这种解释得到了新的定量结果的支

亦清尘·2023-11-27 19:44

知识补给站20230419-20230421

10.贷款五级分类11.B端业务和C端业务（参考人人都是产品经理的文章）12.欺诈检测-多分类13.过拟合14.广义线性模型15.经验风险+结构风险16.极大似然估计-求最优参数17.逻辑回归18.混淆矩阵

Charming&M·2023-11-27 16:45

tensorflow-serving+Docker部署自用

tensorflow-serving+Docker部署自用简介：当我们训练完一个tensorflow（或keras）模型后，需要把它做成一个服务，让使用者通过某种方式来调用你的模型，而不是直接运行你的代码

54渣渣辉·2023-11-27 15:07

时间序列深度学习：seq2seq 模型预测太阳黑子

https://www.cnblogs.com/xuruilong100本文翻译自《TimeSeriesDeepLearning,Part2:PredictingSunspotFrequencyWithKerasLstminR

R语言中文社区·2023-11-27 12:06

林轩田--机器学习技法--SVM笔记4--软间隔支持向量机(Soft-Margin Support Vector Machine)

1.动机从之前学习的核支持向量机中，给我们的一个概念就是，就算是SVM也有可能会产生过拟合。

周周周睿·2023-11-27 09:44

目标检测｜实战总结

1.实现ssd-keras实时目标检测算法，并制作十张图片的测试集。效果一般。ssd算法是继faster-rcnn与yolo之后的又一力作。来自UNC团队2016年发表在ECCV上。

voice_an·2023-11-27 09:07

＜深度强化学习落地方法论＞笔记

Part1.需求分析DRL的过拟合天性DRL解决的是从过去经验中学习有用知识，并用于后续决策的问题。

什么都不太行的syq·2023-11-27 01:04

强化学习入门

唯一缺点就是代码用tensorflow1写的，所以不用特别深入地去了解代码，而是看官网或者网上再找比较好，毕竟1比较难学，而且现在官网推荐2莫烦大佬keras官网keras编写神经网络，简单易上手，而且这个指南非常详细

星行夜空·2023-11-27 01:00

58同城算法工程师一面＆二面面试题

它使用简单的正则化技术，如叶子节点的最小样本数限制，来防止过拟合。XGBoost引入了正则化技术，包括L1和L2正则化，以减少过拟合风险。它

深度之眼·2023-11-26 23:29

把PyTorch代码转换为TensorFlow代码

在TensorFlow中，你需要导入tensorflow和其他相关库，例如tensorflow.keras和tenso

有一只海豚·2023-11-26 22:27

机器学习 day13（正则化，线性回归的正则化，逻辑回归的正则化）

1.正则化的思想如果特征的参数值更小，那么对模型有影响的特征就越少，模型就越简单，因此就不太容易过拟合如上图所示，成本函数中有W₃和W₄，且他们的系数很大，要想让该成本函数达到最小值，就得使W₃和W₄接近

丿罗小黑·2023-11-26 22:17

L2正则化缓解过拟合实例

正则化(Regularization)是机器学习中对原始损失函数引入额外信息，以便防止过拟合和提高模型泛化性能的一类方法的统称。

明天天明~·2023-11-26 22:44

深度模型优化与正则化

优化问题神经网络模型是一个非凸函数，再加上在深度网络中的梯度消失问题，很难进行优化；另外，深层神经网络模型一般参数比较多，训练数据也比较大，会导致训练的效率比较低泛化问题（正则化）因为神经网络的拟合能力强，反而容易在训练集上产生过拟合

锋年·2023-11-26 22:44

ML笔记（3）线性回归的正则化

先举一个多项式回归的例子，当我们使用多项式回归的时候，如果没有对多项式的系数进行限制，拟合的模型过拟合的概率极高，所以我们需要通过一些方法限制多项式系数的变化。

孚瓜·2023-11-26 22:08

[Python人工智能] 四十.命名实体识别 (1)基于BiLSTM-CRF的威胁情报实体识别万字详解

前一篇文章普及VSCode配置Keras深度学习环境，并对比常用的深度学习框架，最后普及手写数字识别案例。

Eastmount·2023-11-26 21:52

python 交叉验证后获取模型_sklearn和keras的数据切分与交叉验证的实例详解

在训练深度学习模型的时候，通常将数据集切分为训练集和验证集．Keras提供了两种评估模型性能的方法：使用自动切分的验证集使用手动切分的验证集一．自动切分在Keras中，可以从数据集中切分出一部分作为验证集

心安乃近·2023-11-26 14:59

划分训练集，验证集和测试集（keras）

划分80%的训练集，10%的验证集，10%的测试集使用skleran的train_test_split进行划分，分两次进行。fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitx_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(X,Y,test_size=0.20,random_state=0)x_test,x

瓦碎·2023-11-26 14:59

指定训练使用的GPU个数，没有指定定gpu id，训练在其中两个gpu上执行，但是线程id分布在所有4个gpu上，为什么？如何解决？

目录问题背景1线程id分布在所有gpu（包括未启用的gpu）上原因：2在解决这个问题时，可以采取以下步骤：3修正深度学习框架默认使用所有可见GPU的问题1TensorFlow：2PyTorch：3Keras

LeapMay·2023-11-26 14:42

00- 深度学习之TensorFlow (综述2)

知识要点tf.keras.layers.Dense(32,activation="relu")#全连接层，输出最后一维维度为32，激活函数为relu，输出形状为(None,32,32).三TensorFlow

处女座_三月·2023-11-26 12:12

深度学习第1天：深度学习入门-Keras与典型神经网络结构

☁️主页Nowl专栏《机器学习实战》《机器学习》君子坐而论道，少年起而行之文章目录神经网络介绍结构基本要素Keras介绍导入定义网络模型训练前馈神经网络特点常见类型代码示例反馈神经网络特点作用常见类型代码示例结语神经网络介绍我们知道

Nowl·2023-11-26 06:54

win7环境下keras后端（backend）切换为tensorflow的方法

一般情况下，利用pipinstallkeras的后端都是theao，如果想要切换为tensorflow可以采用下面的方法，在安装keras的系统盘下找到名为.keras的文件，打开里面含有一个文件名为：

用心_倾听_ing·2023-11-26 05:47

LSTM+CNN实现时间序列预测(负荷预测)

搭建LSTM+CNN模型实现风速时间序列预测配置类时序数据集的制作数据归一化数据集加载器搭建LSTM+CNN模型定义模型、损失函数、优化器模型训练可视化结果十、完整源码LSTM+CNN实现时间序列预测(Keras

安替-AnTi·2023-11-26 03:31

Flask与keras结合的几个常见错误

1.ValueError:TensorTensor(“dense_1/Sigmoid:0”,shape=(?,1),dtype=float32)isnotanelementofthisgraph.在Flask中使用tensorflow的model，一在界面中调用model.predict()就报下面这个错误，不过在单独的.py文件中使用却不报错。ValueError:TensorTensor("d

Pchoy·2023-11-25 19:43

大模型微调技术

全量微调部分参数微调Adaper-Tuning降维的意义计算和存储成本去除冗余和噪声—特定任务训练数据有限减少模型复杂度避免过拟合风险适应任务需求过拟合是指模型在训练数据上表现得很好，但在新的未见过的数据上表现较差的现象模型过于复杂

数据与后端架构提升之路·2023-11-25 17:19

软著项目推荐深度学习 python opencv 火焰检测识别火灾检测

文章目录0前言1基于YOLO的火焰检测与识别2课题背景3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV54.1

iuerfee·2023-11-25 14:59

Tabular特征选择基准

为了防止在后续的下游建模中过拟合，数据科学家通常使用自动特征选择方法来获得特征子集。Tabular特征选择的现有基准建立在经典的下游模型，合成的toy数据集上。

tzc_fly·2023-11-25 13:33

HuggingFace文档中文翻译

大模型和pytorch为主，keras和其他领域写的翻译的

小鸡不简单·2023-11-25 09:24

竞赛选题题目：基于LSTM的预测算法 - 股票预测天气预测房价预测

文章目录0简介1基于Keras用LSTM网络做时间序列预测2长短记忆网络3LSTM网络结构和原理3.1LSTM核心思想3.2遗忘门3.3输入门3.4输出门4基于LSTM的天气预测4.1数据集4.2预测示例

laafeer·2023-11-25 09:08

（5）L1、L2正则化

正则化主要是用于降低过拟合的风险。L1引入稀疏性，删除影响较少的参数，可减少计算量。拉普拉斯分布（背靠背的指数分布）L2均衡各个参数的影响，比较平滑，效果比较好。高斯分布。可以获得更少的非0分类。L!

顽皮的石头7788121·2023-11-25 08:56

TensorFlow HOWTO 1.2 LASSO、岭和 Elastic Net

1.2LASSO、岭和ElasticNet当参数变多的时候，就要考虑使用正则化进行限制，防止过拟合。操作步骤导入所需的包。

布客飞龙·2023-11-25 08:10

股票价格预测 | Python实现基于CNN卷积神经网络的股票预测模型（keras，Conv1D）

文章目录效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览文章概述股票价格预测|Python实现基于CNN卷积神经网络的股票预测模型（keras）源码设计importquandlimportdatetimedf=

算法如诗·2023-11-25 02:31

TF2.0初体验-使用TF2.0 + Keras构建简单的神经网络

文哥的学习日记·2023-11-25 02:02

【点云surface】基于多项式重建的平滑和法线估计

该方法基于MovingLeastSquares（MLS）算法，通过拟合每个点的邻域数据来进行平滑处理。在平滑过程中，使用多项式函数来逼近邻域内的点，然后通过对多项式函数求导来估

爱钓鱼的歪猴·2023-11-24 12:39

零基础入门语音识别-食物声音识别Task1

Datawhale提供https://github.com/datawhalechina/team-learningTask1食物声音识别-Baseline-CNN环境要求TensorFlow的版本：2.0+kerassk

miskirito·2023-11-24 12:29

使用Pytorch从零开始构建RNN

有关RNN的简要介绍性概述，我建议您查看上一篇文章，其中我们不仅探讨了RNN是什么及其工作原理，还探讨了如何使用Keras实现RNN模型。这次，

Garry1248·2023-11-24 11:12

保姆级 Keras 实现 YOLO v3 一

保姆级Keras实现YOLOv3一一.YOLOv3总览二.特征提取网络特征提取网络代码实现三.特征融合特征融合代码实现四.网络输出模型输出代码实现五.网络模型代码实现六.代码下载如果要给YOLO目标检测算法一个评价的话

Mr-MegRob·2023-11-24 10:35

Mnist手写数字集的识别和可视化

就分享下，希望各位大佬不要看不上哈...那就先把程序从零实现：importnumpyasnpimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltimportkerasfromtensorflow.kerasimport

m0_58729094·2023-11-24 08:33

TensorFlow实战教程（三十五）-VS Code配置Python编程和Keras环境及手写数字识别（基础篇）

前一篇文章利用Keras构建无监督学习Autoencoder模型并实现聚类分析。

张志翔的博客·2023-11-24 04:34

机器学习调参指南：提升模型性能的关键步骤

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录文章目录1.理解模型的参数和超参数2.使用网格搜索进行超参数调优3.随机搜索4.贝叶斯优化5.使用交叉验证避免过拟合6.考虑正则化7.调整学习率和其他优化器参数8.实验和记录

诸神缄默不语·2023-11-24 01:51

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