Keras过拟合第18页

笔记-L1、L2范数理解

L1、L2范数是解决机器学习问题中模型过拟合的典型方法，在模型参数空间进行限制，是机器学习建模逻辑中重要的一环。

ZSYGOOOD·2023-11-24 00:24

竞赛选题酒店评价的情感倾向分析

laafeer·2023-11-23 18:52

基于框架的线性回归

它建立了自变量和因变量之间的线性关系，并通过拟合一条直线或超平面来预测和分析数据。基于框架的线性回归是构建线性回归模型的一种常见方法，它利用现有的机器学习框架来实现线性回归模型的建立、训练和预测。

非著名程序员阿强·2023-11-23 17:51

linux 启用GPU训练前，系统配置，CUDA、CUDAnn、NVIADIA配置。

前言：在项目中使用GPU训练失败，报错信息为：ImportError:cannotimportname'transpose_shape'from'keras.utils.generic_utils'(/

风电猿·2023-11-23 16:04

关于股价比较好的预测方案，仅供参考

1，导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportkeras2，读取数据data=pd.read_csv('000300

霸王龙不吃芹菜·2023-11-23 15:07

网络中BN层的作用

BN层的作用主要有三个：加快网络的训练和收敛的速度控制梯度爆炸防止梯度消失防止过拟合分析：（1）加快收敛速度：在深度神经网络中中，如果每层的数据分布都不一样的话，将会导致网络非常难收敛和训练，而如果把每层的数据都在转换在均值为零

suibianshen2012·2023-11-23 14:42

Dropout 作用

一、前言Dropout出现的原因训练深度神经网络的时候，总是会遇到两大问题：（1）容易过拟合（2）网络费时在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少，训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。

shadowismine·2023-11-23 14:12

Dropout层、BN层、Linear层 & 神经网络的基本组成

空洞卷积对比普通卷积)、激活函数层、池化层&感受野目录（1）Dropout层（2）BN层（BatchNormal）（3）全连接层（1）Dropout层在深度学习中，当参数过多而训练样本又比较少时，模型容易产生过拟合现象

Flying Bulldog·2023-11-23 14:11

BN层的作用

原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/75603087BN层的作用主要有三个：加快网络的训练和收敛的速度控制梯度爆炸防止梯度消失防止过拟合分析：（1）加快收敛速度：在深度神经网络中中

薛定谔的炼丹炉！·2023-11-23 14:10

神经网络中的BN层

优势:加快网络的训练和收敛的速度，即我们可以使用较大的学习率控制梯度爆炸防止梯度消失防止过拟合1.加快训练速度在深度神经网络中中，如果把每层的数据都在转换在均值为零，方差为1的状态下，这样每层数据的分布都是一

我本将心向明月5526·2023-11-23 14:32

Adam优化器如何选择

下面是TensorFlow中的优化器，https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train在keras中也有SGD，RMSprop，Adagrad，Adadelta

hold_on_zhen·2023-11-23 12:56

如何选择深度学习优化器

下面是TensorFlow中的优化器，https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train在keras中也有SGD，RMSprop，Adagrad，Adadelta

黑虎含珠·2023-11-23 12:20

基于卷积神经网络的人脸识别

使用环境python3.7tensorflow2.2.0opencv-python4.4.0.40Keras2.4.3numpy1.18.5，具体安装过程以及环境搭建省略，可借鉴网上。

冰美式不加糖mql·2023-11-23 11:37

tf模型在C++部署

tensorflow训练好的模型使用ONNXRuntime在C++部署tf模型转onnx使用tf2onnx,在前面的文章有讲到c++调用tf.keras的模型.环境ubuntu20.04cuda11.6cudnn8.2.4

wp133716·2023-11-23 10:41

深度学习（3）：基于人脸的性别和年龄判断

一、前期准备1.环境要求：tensorflow-1.14.0，keras，dlib-19.19.0，opencv，matplotlib2.步骤（1）准备数据（2）定义模型结构：超参、网络结构等（3）模型训练与保存

流萤数点·2023-11-23 09:03

基于python人脸性别年龄检测系统-深度学习项目

文章目录一项目简介简介技术组成1.OpenCV2.Dlib3.TensorFlow和Keras功能流程二、功能三、系统四.总结一项目简介 #Python人脸性别年龄检测系统介绍简介该系统基于Python

雅致教育·2023-11-23 06:20

python运维书_史上最强悍Python书籍汇总，持续更新（二）

1AdvancedDataAnalyticsUsingPython###.pdf2Advanced_Deep_Learning_with_Keras.pdf3An_Introduction_to_Voice_Computing_in_Python.pdf4Analytics_and_Tech_Mining_for_Engineering_Managers.pdf5Applied_Natural_L

weixin_39639622·2023-11-23 06:47

第2章模型评估和选择

2.1经验误差和过拟合错误率：分类错误的样本数n占样本总数m的比例。

小陈同学eer·2023-11-23 02:32

深度学习之基础知识详解（文末有福利）

过拟合，欠拟合过拟合（overfitting）：学习能力过强，以至于把训练样本所包含的不太一般的特性都学到了。欠拟合（underfitting）：学习能太差，训练样本的一般性质尚未学好。

I小码哥·2023-11-23 01:01

TensorFlow实战教程（十九）-Keras搭建循环神经网络分类案例及RNN原理详解

前一篇文章分享了卷积神经网络CNN原理，并通过Keras编写CNN实现了MNIST分类学习案例。

张志翔的博客·2023-11-23 01:27

TensorFlow实战教程（二十八）-Keras实现BiLSTM微博情感分类和LDA主题挖掘分析

前一篇文章通过Keras深度学习构建CNN模型识别阿拉伯手写文字图像，一篇非常经典的图像分类文字。

张志翔的博客·2023-11-22 22:21

【pytorch深度学习应用篇02】训练中loss图的解读，训练中的问题与经验汇总

testloss↗\nearrow↗不断上升：原因很多，我是把workers=1，batchSize=8192trainloss↘\searrow↘不断下降，testloss⇝\leadsto⇝趋于不变：说明网络过拟合

坚果仙人·2023-11-22 18:49

12.权重衰退+QA

权重衰退权重衰退是最常见的处理过拟合的方法权重衰退是通过控制值的选择范围来进行的如果没有限制，就可以像蓝色曲线那样，取得很小或者很大的值通过限制选择范围，减少波动，从而控制模型复杂度QAQ∶实践中权

长路漫漫大佬为伴·2023-11-22 16:12

动手学深度学习笔记---4.3 解决过拟合_权重衰减与Dropout

一、权重衰退（Weight_decay）正则限制针对模型训练时出现的过拟合问题，限制模型容量是一种很好的解决方法，目前常用的方法有以下两种：缩小模型参数量，例如降低模型层数，使得模型更加轻量化，L1L1L1

Aaaaaki·2023-11-22 15:06

adaboost 预测马病的几率,最大auc取法, 测试集准确率82.09%

1.以机器学习中的horseColicTraining为训练样本,horseColicTest为测试样本2.实践中当迭代次数较大的时候会过拟合,故以最大训练次数40次,在训练集错误率不上升的前提下,最大的

陈君豪·2023-11-22 15:59

深度学习之权重衰退

一.什么是权重衰退模型在训练的过程中可能过拟合，这一般是由于数据复杂度太低而模型容量太大导致的，简而言之就是数据太简单，模型太复杂，模型学习到了数据的一切，包括噪音。

Jender_Sean·2023-11-22 15:28

深度学习知识点：K折交叉验证

下面是3折交叉验证的图示：KerasK折验证部分代码：importnumpyasnpk=4num_val_samples=len(train_data)//knum_epochs=100all_scores

CVer_Yxq·2023-11-22 14:48

深度学习知识点一

4.减少过拟合的手段？5.简单的说一下YOLOV16.MobileNet用到的模型压缩手段是什么？7.简单的说一下注意力机制8.分割和分类的主要区别是什么？

spade_eddie·2023-11-22 14:15

缺失值处理知识点整理

（2）带有缺失值的数据记录大量存在着明显的数据分布规律或特征，例如带有缺失值的数据记录的label主要集中于某一类或者某积累，如果删除会导致对应的数据样本丢失大量特征信息，导致模型过拟合或分类不准确批注

ep_mashiro·2023-11-22 12:46

TensorFlow实战教程（十七）-Keras搭建分类神经网络及MNIST数字图像案例分析

前一篇文章详细讲解了Keras环境搭建、入门基础及回归神经网络案例。本篇文章将通过Keras实现分类学习，以MNIST数字图片为例进行讲解。基础性文章，希望对您有所帮助！

张志翔的博客·2023-11-22 08:39

keras的cifar10.load_data()自动下载及报错问题

转载链接自动下载如果使用keras的cifar10.load_data()函数，代码会自动去下载cifar-10-python.tar.gz链接。

晓智AI·2023-11-22 03:22

tensorflow环境下训练keras-yolov3制作自己的数据集全过程

keras-yolov3资源包下载：地址：https://pan.baidu.com/s/1MT-UqJM669kqdRIrEkKQ8g提取码：gbjk环境：i7-9750H；无N卡；tensorflow-cpu

爱学习的小智同学·2023-11-21 22:13

人人都能懂的机器学习——用Keras搭建人工神经网络06

编译模型在创建了模型之后，我们必须要使用compile()方法来指定损失方程和优化器。另外，你还可以指定在训练和评估过程中计算出一系列其他的指标（作为一个列表输入）：model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy",optimizer="sgd",metrics=["accuracy"])这里使用下面的代码也能达到完全一样的效果：model.

苏小菁在编程·2023-11-21 19:49

测试集为什么不能当做验证集使用？

防止过拟合验证集：在模型的调整和超参数选择中，验证集用于评估模型的性能。如果测试集同时用于验证，

温柔的行子·2023-11-21 10:49

李沐动手学深度学习第四章-4.5权重衰减（正则化）

为了使过拟合的效果更加明显，我们可以将问题的维数增加到d=200，并使用一个只包含20个样本的小训练集。n_train,n_test,nu

nousefully·2023-11-21 04:09

tensorflow2.0学习笔记： RNN 循环神经网络

基于IMDB数据实现文本情感分类循环神经网络：简单的RNN：keras.layers.SimpleRNN()双向RNN：keras.layers.Bidirectional(keras.layers.SimpleRNN

凿井而饮·2023-11-21 02:33

深入理解【正则化的L1-lasso回归和L2-岭回归】以及相关代码复现

正则化--L1-lasso回归和L2-岭回归1-过拟合欠拟合模型选择2-正则L1与L23-L2正则代码复现3-1底层逻辑实现3-2简洁实现1-过拟合欠拟合模型选择1-1欠拟合：在训练集和测试集上都不能很好的拟合数据

Elvis_hui·2023-11-20 10:12

巧合一文不值

足彩本质是概率赔率是概率的倒数统计学是赔率研究利器但要注意统计学只是工具计算得到的置信度之类不可信量化回测领域巧合又成为过拟合在此下个结论---巧合一文不值在完全错误中也可以得到漂亮的回测结果尤其在信息技术下数据巧合更是随处可见这些都是随机波动的聚合而已错误的集中投注更容易被反向针对导致更大的亏损量化投资必须要有根本性的逻辑支撑比如价值投资的逻辑是产业研究比如对冲投资的逻辑是数学而最常见的趋势投资

升思·2023-11-20 06:10

子像素卷积keras_初学者的 Keras：实现卷积神经网络

Keras是一个简单易用但功能强大的Python深度学习库。在这篇文章中，我们将用Keras构建一个简单的卷积神经网络(CNN)，并训练它来解实际问题。

weixin_39775872·2023-11-20 05:43

keras搭建神经网络

Keras是一个神经网络开发的高级API，用Python编写，底层调用神经网络开发库TensorFlow、CNTK或Theano。Keras的目标是简化神经网络应用开发过程，快速实现想法。

Sk8er-boi·2023-11-20 05:11

教程：使用 Keras 优化神经网络（带有图像识别案例研究）

我们将首先概述Keras、其功能以及与其他库的区别。然后，我们将了解Keras中神经网络的简单实现。然后，我将带您进行神经网络参数调整的实践练习。1.Keras：概述

初九爱编程·2023-11-20 05:11

教程：使用 Keras 优化神经网络

继续有关神经网络库的系列文章，我决定重点介绍Keras——据说是迄今为止最好的深度学习库。我从事深度学习已经有一段时间了，据我所知，处理神经网络时最困难的事情是无休止的参数调整范围。

无水先生·2023-11-20 05:35

Anaconda、Keras入门资源

安装教程：windows10（64位）Anaconda3+Python3.6搭建Tensorflow（cpu版本）及keras-CSDN博客Win10下安装Tensorflow+Keras简记（CPU版本

b19819361a38·2023-11-20 05:17

快速将Keras模型转换成Tensorflow模型

由于工作需要，最近要将一个keras模型部署在c++环境下，然而keras只有python接口。

代丹·2023-11-20 03:37

深度学习：欠拟合与过拟合

1.2模型过拟合AI模型的过拟合（Overfitting）是指模型在训练数据上表现出色，但在未见过的数据（如验证集或测试集）上表现不佳的情况。过拟合通常发生在模型学习了训练数据中的

智慧医疗探索者·2023-11-19 23:01

Pytorch：Transformer(Encoder编码器-Decoder解码器、多头注意力机制、多头自注意力机制、掩码张量、前馈全连接层、规范化层、子层连接结构、pyitcast) part1

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）Encoder编码器-Decoder解码器框架+Attention注意力机制Pytorch

あずにゃん·2023-11-19 22:16

生成式深度学习(第二版)-译文-第一章-生成式建模

特别的，我们将使用Keras构建我们的第

Garry1248·2023-11-19 20:40

文本向量化与文本处理(含详细代码)

提示：本文的数据集是IMDB数据集文章目录前言文本向量化one-hot编码单词级的one-hot编码示例字符级的one-hot编码示例使用keras实现单词级的one-hot编码词嵌入编码使用Embedding

Dream_Bri·2023-11-19 20:22

python使用soundfile库读入语音时抛错ValueError: frames must be specified for non-seekable files

File"/media/chutz/000206BE0003636E/KerasDeepSpeech/generator.py",line152,innext_batchret=self.get_batch

chutongz·2023-11-19 20:18

PyTorch 实战之水果分类

当我们试图提高神经网络的准确性时，经常会遇到过拟合训练数据的情况。当我们运行测试数据的模型时，这会导致一个糟糕的预测。因此，我采取了一个数据集，并应用这些技术，不仅提高准确性，而且还处理过拟合的问题。

金戈鐡馬·2023-11-19 19:41

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