Keras过拟合第26页

基于Anaconda+VSCode的Mask R-CNN环境配置（RTX2060s+Cuda10.2+cudnn8.2）

一、环境配置在官方的文档中有如下说明：Requirement：Python3.4,TensorFlow1.3,Keras2.0.8andothercommonpackageslistedinrequirement

KalutSirocco·2023-10-17 02:11

ipynb pycharm 运行_Mask RCNN代码之demo.ipynb运行与理解

配置信息：ubuntu16.04python3.6.5tensorflow1.4.1keras2.1.5cuda8cudnn6利用jupyter打开Terminal，输入如下命令来启动Anaconda-Navigator

weixin_39727934·2023-10-17 01:55

keras: plot_model安装以及使用

报错cannotimportname'plot_model'from'keras.utils'(D:\Anaconda\envs\tf2\lib\site-packages\keras\utils\__

pxyp123·2023-10-16 23:51

机器学习（5）——代价函数误差分析

训练模型的过程就是优化代价函数的过程，代价函数对每个参数的偏导数就是梯度下降中提到的梯度，防止过拟合时添加的正则化项也是加在代

WarrenRyan·2023-10-16 18:29

2022最新版-李宏毅机器学习深度学习课程-P23 为什么用了验证集结果还是过拟合

用了验证集还有可能会过拟合这个片段可以从理论上证明这一点以上整个挑选模型的过程也可以想象为一种训练。

QwQllly·2023-10-16 14:33

Windows10安装TensorFlow(GPU版) +Keras，搭建AI开发环境

Windows10安装TensorFlow(GPU版)+Keras，搭建AI开发环境一、卸载TensorFlow安装了N多次，也卸载了N多次，最后终于安装成功了。

佳崴·2023-10-16 11:51

数据挖掘 - 分类

GenerativeModel判别模型DiscriminativeModel对比分类和预测分类算法决策树DecisionTree决策归纳树算法属性选择度量信息增益ID3增益率C45GiniIndex指标CART过拟合

纫秋兰以为佩·2023-10-16 09:29

残差层

引言在VGG中，随着网络层数的增多，往往伴随着以下几个问题：计算资源的消耗（通过增加GPU来解决）模型容易过拟合（采集海量数据，使用dropout正则化）产生梯度消失和梯度爆炸（使用batchnorm）

LuDon·2023-10-16 08:37

Keras踩坑笔记

昨天下午想学一下keras，就想用keras搭一个简单的分类模型，基础模型keras都可以直接调用，本来以为很简单的事情，结果踩了大坑，一直折腾到晚上。

DancingChild·2023-10-16 05:26

大道至简——浅谈机器学习分类模型选择

不确定性因素很多，非常依赖训练和经验，容易发生过拟合，因为参数太多。但简单直接的方法，有时候是有奇效。在某个维度下相似性是大部分事物分类的通用规则，所以KNN做的好，可以解决很多问题。而

梧桐林木·2023-10-16 04:15

浅谈机器学习中的过拟合

本篇博客主要是基于花书（古德费洛的《DeepLearning》）和西瓜书（周志华的《机器学习》）撰写的，其中插入了博主的一些个人见解，如有不对之处希望大家指出来一起来讨论一下嘿嘿，万分感谢。什么是一个好的机器学习算法？我想我们可以先从这个问题开始：一个机器学习算法满足什么条件才能被称得上是一个好算法？机器学习的主要挑战是我们的算法必须能够在先前未观测到的新输入上表现良好，而不只是在训练集上表现良好

Maples丶丶·2023-10-16 04:10

如何防止机器学习模型的过拟合（翻译笔记）

HowtoPreventOverfittinginMachineLearningModelsVerydeepneuralnetworkswithahugenumberofparametersareveryrobustmachinelearningsystems.But,inthistypeofmassivenetworks,overfittingisacommonseriousproblem.Le

generalz·2023-10-16 02:00

AlexNet论文精读

1、paper的贡献:训练了一个最大的神经网络，然后取得了特别好的结果实现了GPU上性能很高的一个2D的卷积网络有一些新的特性能够提升性能，降低模型的训练时间使用一些方法防止过拟合，使得模型更好模型具有

不会绑马尾的女孩·2023-10-16 01:53

深度学习-图像处理

模型训练加速增大学习率，batchsize和学习率同步增大warmup，线性增加学习率2.模型训练调参学习率衰减策略采用cosine函数标签平滑，把原始的one-hot类型标签软化，计算损失时一定程度的减少过拟合知识蒸馏

LeslieJaywei·2023-10-16 01:20

机器学习-有监督学习-神经网络

目录线性模型分类与回归感知机模型激活函数维度诅咒过拟合和欠拟合正则数据增强数值稳定性神经网络大家族CNNRNNGNN（图神经网络）GAN线性模型向量版本y=⟨w,x⟩+by=\langlew,x\rangle

小蒋的技术栈记录·2023-10-16 01:47

欠拟合与过拟合

当算法在某个数据集当中出现这种情况，可能就出现了过拟合现象。1、什么是过拟合与欠拟合欠拟合过拟合分析第一种情况：因为机器学习到的天鹅特征太少了，导致区分标准太粗糙，不能准确识别出天鹅。

靓仔写sql·2023-10-15 22:30

4.1 神经网络扩展

①自制数据集，解决本领域应用②数据增强，扩充数据集③断点续训，存取模型④参数提取，把参数存入文本⑤acc/loss可视化，查看训练效果⑥应用程序，给图识物数据增强image_gen_train=tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator

徐大徐·2023-10-15 20:05

NNDL:作业3

正则化项的作用是对模型的复杂度进行惩罚，防止过拟合的发生。(2)原书公式为：在加入正则化后损失函数为：求梯度得：W更新:加入正则化后，在更新参数时每次需要减去，使得参数不会太大，防止数值溢出。

今天也是元气满满的一天呢·2023-10-15 16:45

机器学习之线性回归

机器学习之线性回归1机器学习基本概念1.1定义：1.2分类1.2.1有监督学习1.2.2无监督学习1.3模型泛化能力1.4模型可能出现的问题：1.4.1过拟合问题（highvariance）1.4.2欠拟合问题

夜猫子科黎·2023-10-15 15:28

关于过拟合和欠拟合

铺垫首先考虑一下，机器学习模型的本质是什么？它的本质其实就是一个函数，其作用是实现从一个样本x到样本的目标值y的映射，即f(x)=y。那么这个函数，是不是在空间中可以通过绘图绘制出来？我们不去真正的画某一个模型的几何图形，我们只假设某一个算法模型在不断的通过样本锻炼的过程中，在几何里形成了下图的三个阶段。假设每个点是样本的目标值，那么？哪个图？或者说哪个阶段锻炼出来的算法模型能更好的反映数据？显而

如厮__·2023-10-15 15:57

机器学习之过拟合与欠拟合，K折交叉验证详解【含代码】

欠拟合欠拟合（Underfitting）是机器学习和统计学中的一个术语，描述了模型在训练数据和新数据（如测试数据或验证数据）上都表现不佳的情况。换句话说，欠拟合的模型没有足够地“学习”或“捕捉”数据中的模式和结构。欠拟合的主要特征和原因包括：模型过于简单：例如，尝试使用线性模型来拟合非线性数据。训练时间不足：对于需要长时间训练的模型（如深度学习模型），如果训练时间太短，模型可能没有足够的机会学习数

王小王-123·2023-10-15 15:52

金融科技论文D部分

因素定义为了避免过拟合，我们试图定义每一个因素，以每周回报为例，使因素定义都更贴近每周的定义与节奏，动量原始动量因子是每种货币的前一周回报价值传统的资产评估试图找到现金流资产的公允价值，通过假设未来现金流价值然后用一

CQU_JIAKE·2023-10-15 12:38

tensorboard怎么使用

下面是TensorBoard的使用步骤：在训练脚本中添加TensorBoard回调函数，例如：fromtensorflow.keras.callbacksimportTensorBoardt

无声远望·2023-10-15 09:29

机器学习入门（九）：回归与聚类算法——线性回归、过拟合、岭回归

学习目录：线性回归：案例：波士顿房价预估（比较正规方程和梯度下降优化方法）使用正规方程优化：使用梯度下降优化：使用均方误差（MSE）评估模型好坏：总结：过拟合与欠拟合正则化类别：**L2正则化（常用）：

【变强大】·2023-10-15 05:37

机器学习基础之《回归与聚类算法（2）—欠拟合与过拟合》

一、背景1、上一篇说正规方程的时候，实际情况中使用很少，主要原因它不能解决过拟合。

csj50·2023-10-15 05:32

Keras中文文档评估标准Metrics

model.compile(loss='mean_squared_error',optimizer='sgd',metrics=['mae','acc'])fromkerasimportmetricsmodel.compile

lbzb456·2023-10-15 00:18

机器学习期末总复习详解

机器学习实战第一章人工智能引擎机器学习与人工智能，深度学习的关系：进行机器学习的步骤机器学习算法的分类第二章模型评估经验误差与过拟合评估方法性能度量第三章k邻近算法KNN算法流程时间复杂度kd树k邻近算法优缺点第四章决策树决策树算法流程划分选择信息增益

打代码能当饭吃？·2023-10-14 22:16

吴恩达深度学习笔记(31)-为什么正则化可以防止过拟合

为什么正则化有利于预防过拟合呢？（Whyregularizationreducesoverfitting?）为什么正则化有利于预防过拟合呢？为什么它可以减少方差问题？我们通过两个例子来直观体会一下。

极客Array·2023-10-14 20:17

python文本特征选择,机器学习--特征选择（Python实现）

特征选择就是从原始特征中选取一些最有效的特征来降低维度,，提高模型泛化能力减低过拟合的过程，主要目的是剔除掉无关特征和冗余特征，选出最优特征子集；常见的特征选择方法可以分为3类：过滤式(filter)、

盈超农化·2023-10-14 19:55

竞赛深度学习+python+opencv实现动物识别 - 图像识别

文章目录0前言1课题背景2实现效果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4inception_v3网络5最后0

iuerfee·2023-10-14 18:44

keras 自定义层的使用和保存时，报missing 1 required positional argument解决方案

在使用keras的时候自己构建了一个layer:classNeural_Tensor_layer(Layer):def__init__(self,output_dim,input_dim=None,**

Reza.·2023-10-14 17:35

[机器学习算法]随机森林

单棵树构建的模型往往不够稳定，样本变动很容易引起树结构的变动解决过拟合问题除划分测试集和训练集外依赖于剪枝随机森林原理回顾：元算法从统计学的角度来讲，将模型的性能寄希望于单棵决策树是不稳健的，这意味着它在处

TOMOCAT·2023-10-14 15:50

机器学习算法进阶——回归算法

回归算法——理论、实践手写理论线性回归理论线性回归理论基础：最小二乘、正则化、过拟合梯度下降算法局部加权回归Logistic回归、Soft-max回归Logistic回归多分类：Softmax回归回归实践

糖糖Amor·2023-10-14 14:21

cannot import name ‘Merge‘ from ‘keras.layers‘解决方法

首先根据报错提示，找到对应的文件，看看Merge是否在keras.layers里，发现现在已经改成下图的了，直接复制粘贴到代码里即可。报错提示为王！！别再扎错方向！！！

昊温柔·2023-10-14 14:03

Spring实战 | Spring AOP核心功能分析之葵花宝典

上篇国庆中秋特辑（三）使用生成对抗网络（GAN）生成具有节日氛围的画作，深度学习框架TensorFlow和Keras来实现国庆中秋

Web3&Basketball·2023-10-14 08:11

竞赛选题深度学习+python+opencv实现动物识别 - 图像识别

文章目录0前言1课题背景2实现效果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4inception_v3网络5最后0

laafeer·2023-10-14 07:34

TensorFlow2代码解读(1)

importosimporttensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayers,optimizers,datasetsos.environ

艺术就是CtrlC·2023-10-14 05:33

TensorFlow2代码解读(2)

importtensorflowastfimporttensorflow.kerasaskerasimportosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'#x:[60k

艺术就是CtrlC·2023-10-14 05:33

python代码举例说明LSTM

下面是一个使用LSTM进行序列分类的Python代码示例：fromkeras.layersimportLSTM,Densefromkeras.modelsimportSequential#定义模型model

AllyBo·2023-10-14 02:20

Python 生成LSTM模型的代码

以下是使用Python生成LSTM模型的代码示例：fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportLSTM,Dense#定义LSTM模型model

一曲歌长安·2023-10-14 02:49

深度学习平台搭建： Ubuntu16.04 + 显卡驱动384 + cuda8.0 + cudnnv6.0 + anaconda3 + tensorflow-gpu-1.2 + keras

Ubuntu16.04+显卡驱动384+cuda8.0+cudnnv6.0+anaconda3+tensorflowgpu-1.2+keras##############################

hutingting0611·2023-10-14 01:03

Python实现简单的深度学习实践

Python提供了许多优秀的深度学习框架，如TensorFlow、Keras、PyTorch等。本文中

心梓知识·2023-10-14 00:21

2021SC@SDUSC基于人工智能的多肽药物分析问题（六）

使用的是全连接神经网络，但是：如果用全连接神经网络处理大尺寸图像具有三个明显的缺点：（1）首先将图像展开为向量会丢失空间信息；（2）其次参数过多效率低下，训练困难；（3）同时大量的参数也很快会导致网络过拟合

小旁友～·2023-10-13 23:29

卷积神经网络之狗猫数据集的分类实验

制作数据集（二）卷积神经网络CNN1.网络模型搭建2.图像生成器读取文件中数据3.开始训练4.保存模型5.结果可视化（三）根据基准模型进行调整1.图像增强方法2.模型调整一、环境配置配置tensorflow、keras

lovely@·2023-10-13 22:33

竞赛深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别昆虫识别

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2

iuerfee·2023-10-13 19:59

竞赛深度学习+opencv+python实现车道线检测 - 自动驾驶

文章目录0前言1课题背景2实现效果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4YOLOV56数据集处理7模型训练8