Keras过拟合第23页

4.多层感知机

XOR2、单隐藏层3、单隐藏层-单分类4、为什么需要非线性激活函数5、Sigmoid函数6、Tanh函数7、ReLU函数8、多类分类9、多隐藏层10、总结三、D2L代码注意点四、QANo.2模型选择+过拟合和欠拟合一

霸时斌子·2023-10-29 20:01

ResNeXt论文阅读笔记.md

核心代码论文:AggregatedResidualTransformationsforDeepNeuralNetworks论文地址:https://arxiv.org/abs/1611.05431代码地址Keras

weixin_30608503·2023-10-29 19:15

使用R语言进行回归分析并设置置信区间

在回归分析中，我们可以通过拟合一条回归线来描述两个变量之间的趋势，并使用置信区间评估回归线的准确性。本文将介绍如何使用R语言进行回归分析，并使用se参数设置拟合回归线的置信区间。

程序才子·2023-10-29 18:46

keras.backend

参考keras.backend-云+社区-腾讯云KerasbackendAPI.一、Functionsabs(...):Element-wiseabsolutevalue.all(...)

Wanderer001·2023-10-29 18:35

PaddleOCR使用介绍(Win10和Ubuntu20.04)

博主前面系列博客用到的tensorflow,keras,caffe,pytorch都是国外的，国内也有优秀的深度学习框架，这就是paddlepaddle.飞桨PaddlePaddle-源于产业实践的开源深度学习平台飞桨致力于让深度学习技术的创新与应用更简单

竹叶青lvye·2023-10-29 17:07

【深度学习】吴恩达课程笔记(三)——参数VS超参数、深度学习的实践层面

、深度学习的实践层面1.训练/验证/测试集(Train/Dev/Test)2.偏差/方差(Bias/Variance)3.机器学习基础4.L2正则化范数的概念正则化的定义L2正则化正则化为什么可以预防过拟合

今天有没有吃饱饱·2023-10-29 16:31

一篇文章了解KPCA算法：从原理到Python代码实现全面解析

1、引言当我们处理高维数据时，经常会遇到维度灾难的问题，即许多算法无法有效处理高维数据，且计算不仅变得更加复杂，还存在过拟合和维数诅咒等问题。因此，如何有效地降低数据维度是一个关键问题。

小Z的科研日常·2023-10-29 14:43

数据特征工程 | 基于KPCA算法（Python）

当我们处理高维数据时，经常会遇到维度灾难的问题，即许多算法无法有效处理高维数据，且计算不仅变得更加复杂，还存在过拟合和维数诅咒等问题。因此，如何有效地降低数据维度是一个关键问题。

算法如诗·2023-10-29 14:41

keras 中adam_ADAM电影中的照明技巧和窍门

keras中adamAreyoucuriousabouthowOatsStudioscreatedsuchhigh-fidelitysets,charactersandcostumesinrealtimeforADAM

culiao6493·2023-10-29 13:01

刀具磨损状态识别（Python代码，MSCNN_LSTM_Attention模型，初期磨损、正常磨损和急剧磨损分类，解压缩直接运行）

MSCNN_LSTM_Attention模型，初期磨损、正常磨损和急剧磨损）_哔哩哔哩_bilibili环境库：NumPy版本:1.19.4Pandas版本:0.23.4Matplotlib版本:2.2.3Keras

深度学习的奋斗者·2023-10-29 12:37

DL Homework 3

其在数据集上的结构化风险为首先简单解释一下这堆话，结构化风险=经验风险+正则化项,经验风险为，对于函数我们大多数采取的为交叉熵函数，,正则化项为，首先神经网络的学习目的是减小损失函数的值，并且防止训练集的过拟合

熬夜患者·2023-10-29 10:53

机器学习(一) —— 机器学习基础

主成分分析/线性判别器)2.3特征提取(字典/文本特征提取)三、分类算法3.1K近邻算法3.2朴素贝叶斯算法3.3决策树与随机森林3.4逻辑回归四、回归算法4.1线性回归、岭回归与套索回归4.2欠拟合与过拟合五

share16·2023-10-29 09:41

python分类预测降低准确率_十分钟掌握python机器学习特征选择

因为线性算法一般使用梯度下降来寻找最优值，那么如果特征无关，标的目的就有可能误导有效的特征筛选有以下优势：1，减少过拟合。这个话题

weixin_39845613·2023-10-29 09:41

TensorFlow 2.0 —— 模型训练

目录1、Keras版本模型训练1.1构造模型（顺序模型、函数式模型、子类模型）1.2模型训练：model.fit()1.3模型验证：model.evaluate()1.4模型预测：model.predict

然后就去远行吧·2023-10-29 04:50

[tensorflow]tensorflow 顺序模型（Sequential model）

例如：importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayers#定义3层图形的模型model=keras.Sequential

just-do-it-zzj·2023-10-29 04:50

AttributeError: '_NamespacePath' object has no attribute 'sort

在使用fromkerasimportoptimizers时出现该错误修正方法：wgethttps://bootstrap.pypa.io/ez_setup.py-O-|python

zhhp1001·2023-10-29 02:39

NLP之搭建RNN神经网络

文章目录代码展示代码意图代码解读知识点介绍1.Embedding2.SimpleRNN3.Dense代码展示#构建RNN神经网络fromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.layersimportDense

赵孝正·2023-10-28 20:12

nlp之文本转向量

文章目录代码代码解读代码fromtensorflow.keras.preprocessing.textimportTokenizer#标记器(每一个词，以我们的数值做映射，)words=['LaoWanghasaWechataccount

赵孝正·2023-10-28 20:42

Keras 获取中间层输出

一种简单的方法是创建一个新的Model，使得它的输出是你想要的那个输出fromkeras.modelsimportModelmodel=...

Matrix0·2023-10-28 18:23

图像去噪滤波算法汇总(Python)

前言上篇文章：图像数据噪音种类以及Python生成对应噪音，汇总了常见的图片噪音以及噪音生成方法，主要用在数据增强上面，作为数据集填充的方式，可以避免模型过拟合。

fanstuck·2023-10-28 16:16

《机器学习》——第2章模型评估与选择

2.1经验误差与过拟合错误率：分类错误的样本数占样本总数的比例。即如果在m个样本中有a个样本分类错误，则错误率E=a/m；相应的，1-a/m称为“精度”，即“精度=1-错误率”。

海鸥丸拉面·2023-10-28 14:27

机器学习——第二章模型评估与选择

2.1经验误差与过拟合分类错误的样本数占样本总数的比例称为“错误率（errorrate）”，即m个样本中有a个样本分类错误，则错误率为E=a/mE=a/mE=a/m。

Env1sage·2023-10-28 14:56

Keras：VGG16模型微调

一、介绍当我们的数据集较小，只有几百几千张图片的时候，我们很难在一个新的网络结构上训练出具有很高准确率的模型，为此我们需要借助预训练网络模型（即已经训练好的网络模型，如VGG16）。我们利用自己的数据集来重新训练这些模型的分类层，就可以获得比较高的准确率。目前大部分的卷积神经网络都分为两部分，第一部分由卷积层、池化层组成的卷积基部分，主要用于特征提取；第二部分是由全连接神经网络组成的分类器，主要用

机器不学习我学习·2023-10-28 10:45

可视化 | （四）可视化降维

高维数据不仅难以可视化，而且在某些机器学习算法中，高维度数据也可能导致过拟合问题。因此，降维可以帮助我们减少数据的维度，提高数据的可视化和分析能力，同时减少计算的复杂性。MDS、PC

啦啦右一·2023-10-28 09:52

近似误差估计误差

近似误差关注训练集，如果近似误差小了会出现过拟合的现象，对现有的训练集能有很好的预测，但是对未知的测试样本将会出现较大偏差的预测。模型本身不是最接近最佳模型。

Jacqueline_JS·2023-10-28 07:38

Faster R-CNN Keras版源码史上最详细解读系列之RPN训练数据处理一

FasterR-CNNKeras版源码史上最详细解读系列之RPN训练数据处理一训练数据处理训练数据处理训练数据处理前面我们将了RPN模型，同时包含特征提取的，输入是图片，输出是分类和回归，我们现在有了模型的预测输出

王伟王胖胖·2023-10-28 07:45

NLP之RNN的原理讲解（python示例）

目录代码示例代码解读知识点介绍代码示例importnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.keras.layersimportSimpleRNNCell#

赵孝正·2023-10-28 00:48

利用KerasCV YOLOv8轻松实现目标精确检测

本文中将实现基于KerasCVYOLOv8的交通灯信号检测，并附录完整代码。。自从YouOnlyLookOnce（简称YOLO）的诞生以来，目标检测问题主要通过深度学习来解决。

穿着帆布鞋也能走猫步·2023-10-27 23:16

图像数据增强算法汇总(Python)

数据增强技术可以用来提高模型的泛化能力，减少过拟合现象。比如在狗猫识别项目中，通过随机旋转、翻转和裁剪等数据增强方法，可以使模型具有对不同角度和尺寸的狗猫图像的识别能力。

fanstuck·2023-10-27 17:12

多项式回归过拟合&欠拟合处理

##欠拟合：当训练模型进行预测时，发现时欠拟合需要进行以下处理：提高线性的次数（高次多项式）建立模拟拟合曲线但是次数过高会导致过拟合，次数不够会欠拟合y=w*x+b:一次多项式函数y=w1*x^2+w2

qq_38404903·2023-10-27 17:38

深度学习使用Keras进行多分类

之前的文章介绍了使用Keras解决二分类问题。那么对于多分类问题该怎么解决？本文介绍利用深度学习----Keras进行多分类。

weixin_44119674·2023-10-27 17:33

进阶课4——随机森林

在训练过程中，对于每个决策节点，随机选择一部分特征进行分裂，可以减少模型的过拟合。同时，通过对样本进行随机抽样，可以使模型更好地处理异常值和噪声。在预测过程中，每棵树都会对输入

AI 智能服务·2023-10-27 10:52

Keras学习笔记（4）Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape

分配的显存超过GPU可用的最大显存，显存不足（OOM,OutofMemory)分析：这样的话可能有两个原因：（1）batchsize太大，这种只需要将batchsize减小就行了（2）GPU的显存太小，或者剩余的显存太少了总共有2048M的显存，只用了481M，还剩下1500M因此显存是足够的image.png解决方法：减小batchsize目前的值是100，改为10

谢昆明·2023-10-27 10:07

keras报错ImportError: cannot import name 'dtensor' from 'tensorflow.compat.v2.experimental'

已由2.9降至2.6）报错ImportError:cannotimportname'dtensor'from'tensorflow.compat.v2.experimental'image.png原因：keras

丙吉·2023-10-27 09:57

机器学习第一周

接下来举一些监督学习的简单示例：1.1.1回归算法给你训练数据集（x，y），拟合出一条直线或者曲线，能够完美的反应x和y的关系，从而给你其他的数据x，能够通过拟合线计算出y。1.1.2分类算

叫小侯的小白程序员·2023-10-27 06:56

3.1神经网络快速搭建

使用八股搭建神经网络用TensorflowAPI：tf.keras搭建网络八股importtrain,testmodel=tf.keras.models.Sequentialmodel.compilemodel.fitmodel.summary

徐大徐·2023-10-27 05:51

深度学习使用Keras进行迁移学习提升网络性能

上一篇文章我们用自己定义的模型来解决了二分类问题，在20个回合的训练之后得到了大约74%的准确率，一方面是我们的epoch太小的原因，另外一方面也是由于模型太简单，结构简单，故而不能做太复杂的事情，那么怎么提升预测的准确率了？一个有效的方法就是迁移学习。迁移学习其本质就是移花接木：将其他大数据集（比如ImageNet等）上得到的网络结构及其weights应用到一个新的项目中来，比如此处的猫狗二分类

weixin_44119674·2023-10-27 04:03

神经网络中的各种损失函数介绍

这篇文章提到的一些参数细节都属于tensorflow或者keras的实现细节。损失函数的简要介绍损失函数有助于优化神经网络

张小文_f7d4·2023-10-26 23:18

AIGC实战——深度学习 (Deep Learning, DL)

AIGC实战——深度学习0.前言1.深度学习基本概念1.1基本定义1.2非结构化数据2.深度神经网络2.1神经网络2.2学习高级特征3.TensorFlow和Keras4.多层感知器(MLP)4.1准备数据

盼小辉丶·2023-10-26 23:33

吃瓜教程task03--决策树

按照划分准则（特征选择的评价标准）1.ID3决策树：信息增益2.C4.5决策树：增益率（ID3改良）3.CART决策树：基尼指数4.剪枝处理：解决过拟合决策树达到最纯净划分的目标需要进行：建树和剪枝1.

weixin_46512147·2023-10-26 22:42

李宏毅机器学习课程学习笔记-overfit

过拟合overfitting适宜的模型复杂性训练集/验证集/测试集N折交叉验证：用途一：模型选择用途二：模型评估两种用途的关系交叉验证与过拟合的关系总结交叉验证的使用方法参考概要本节针损失

闪闪发亮的小星星·2023-10-26 20:37

Embedding

代码：fromkeras.

何强棒棒·2023-10-26 19:32

深度学习中Embedding层有什么用？

比如Keras中文

ChasingdreamLY·2023-10-26 19:28

NLP - 加载预训练embedding示例

Sentimentalanalysisontext(abinaryclassificationmodelbasedonKeras)#-*-coding:utf-8-*-importosfromkeras.preprocessing.textimportTokenizerfromkeras.preprocessing.sequenceimportpad_sequencesimportnumpyasn

如果曾经拥有·2023-10-26 19:57

Python深度学习实战-基于tensorflow原生代码搭建BP神经网络实现分类任务（附源码和实现效果）

实现功能前面两篇文章分别介绍了两种搭建神经网络模型的方法，一种是基于tensorflow的keras框架，另一种是继承父类自定义class类，本篇文章将编写原生代码搭建BP神经网络。

数据杂坛·2023-10-26 18:00

CNN实现与训练--------------以cifar10数据集为例进行演示（基于Tensorflow）

像素点的彩色图片，用于测试）importtensorflowastfimportosimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtensorflow.keras.layersimportConv2D

weixin_44119674·2023-10-26 11:48

对于多分类问题，使用深度学习（Keras）进行迁移学习提升性能

本文是仿照前面的文章，使用Keras迁移学习提升性能，原文是针对二分类问题，使用迁移学习的方式来提升准确率，本文用迁移学习的方式来提升多分类问题的准确率。