Keras过拟合

pytorch基础（五）- 过拟合、正则化、学习率衰减

目录模型的学习能力modelcapacity欠拟合underfitting过拟合overfittingTrain-Val-Test划分Train-Test划分Train-Val-Test划分交叉验证正则化奥卡姆剃刀原理正则化的作用
sherryhwang·2023-09-19 09:27

计算机竞赛 深度学习 python opencv 动物识别与检测

文章目录0前言1深度学习实现动物识别与检测2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3YOLOV53.1网络架构图3.2
Mr.D学长·2023-09-19 06:15

keras 或者tensorflow损失函数

binary_crossentropy（和引擎盖下的tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits）用于二进制多标签分类（标签是独立的）.categorical_crossentropy（和引擎盖下的tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits）用于多类分类（类是独占的）.
weixin_42612033·2023-09-19 06:49

Linux服务器中安装Anaconda+Tensorflow+Keras

Anaconda安装从https://repo.anaconda.com/archive/查看你需要下载的Anaconda版本，例如2020.11的x86_64（uname-a查看linux框架）版下载Anaconda到linux服务器，wgethttps://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh安装anaconda
不多不少の·2023-09-19 06:44

6-3 pytorch使用GPU训练模型

importtorchimporttorchkerasim
hxh207·2023-09-19 02:09

6-2 pytorch中训练模型的3种方法

其中类形式训练循环我们同时演示torchkeras.KerasModel和torchkeras.LightModel两种示范。准备数据transform
hxh207·2023-09-19 02:08

雷池社区WAF：保护您的网站免受黑客攻击 | 开源日报 0918

keras-team/kerasStars:59.2kLicense:Apache-2.0Keras是一个用Python编写的深度学习API，运行在机器学习平台TensorFlow之上。
开源服务指南·2023-09-18 23:40

使用 Keras 和 TensorFlow Lite 的设备端大型语言模型

以下是一般步骤：1.加载和优化模型：如果您使用Keras构建了一个大型语言模型，首先需要将模型加载到Python中。
Just_Paranoid·2023-09-18 22:50

Python中进行特征重要性分析的9个常用方法

有些可能是冗余的或不相关的，这会增加建模的复杂性并可能导致过拟合。特征重要性分析可以识别并关注最具
·2023-09-18 16:51

Keras入门学习笔记（函数及其参数）

使用环境：win764位系统+python3.6+pycharmIDE+TensorFlow编辑于2019年3月12日，作为笔记帮助记忆和查找为记录在学习过程中遇到的函数和函数参数
ReinVentin·2023-09-18 11:51

Tensorflow学习笔记（三）

正则化这一课突然间难度直接暴涨，毫无心理准备的我一脸懵逼地听了三遍，还有好多没有理解的地方缓解过拟合，在损失函数中引入模型复杂度指标，利用给w加权值，弱化训练数据的噪声（一般不正则化b）loss新的计算方法
繁盛天地橘·2023-09-18 08:32

【环境配置】win10下通过Anaconda安装tensorflow、keras（主要是报错解答）

【主要分享配置环境中参考的写的比较好的博客，以及问题解答】最近开始研究GAN网络，所以第一步当然还是配置环境的问题。windows下安装tensorflow的步骤有很多，还算简单，一步一步做就好，主要问题就是版本问题，通过一天的安装-卸载-安装，过来人劝大家不要安装最新的版本，否则错误咋解决都不知道！1、安装Anaconda，然后安装tensorflow，参考下面这个链接，基本无雷https://
初出茅庐的程序媛·2023-09-18 08:41

转载-深度学习入门宝典《Python深度学习》原文代码中文注释版及电子书

本文为转载的黄海广老师的相关工作，可以关注黄老师的公众号：机器学习初学者Python深度学习《python深度学习》由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱（FrançoisChollet
一家小酒馆·2023-09-18 04:46

李沐机器学习入门

机器学习介绍8.1决策树模型8.2线性模型线性模型做回归线性模型做分类Softmax回归8.3小批量随机梯度下降8.4神经网络多层感知机MLP卷积神经网络循环神经网络总结三种神经网络模型9.评估指标9.1过拟合和
几窗花鸢·2023-09-17 23:30

Python中进行特征重要性分析的9个常用方法

有些可能是冗余的或不相关的，这会增加建模的复杂性并可能导致过拟合。特征重要性分析可以识别并关注最具
deephub·2023-09-17 23:52

np.random.shuffle(a)的作用

这在数据处理、机器学习、统计分析等领域中经常用到，例如在训练模型时对数据进行随机化，以减少模型过拟合等问题。这个函数会修改传入的数组a，而不会创建一个新的数组。
奇异果~·2023-09-17 20:39

LSTM 大佬博客

ReferencesDanielHnyk:http://danielhnyk.cz/predicting-sequences-vectors-keras-using-rnn-lstm/Vict0rSch
美环花子若野·2023-09-17 18:08

机器学习——决策树/随机森林

0、前言：决策树可以做分类也可以做回归，决策树容易过拟合决策树算法的基本原理是依据信息学熵的概念设计的（Logistic回归和贝叶斯是基于概率论），熵最早起源于物理学，在信息学当中表示不确定性的度量，熵值越大表示不确定性越大
疋瓞·2023-09-17 16:02

深度学习之卷积神经网络0基础入门学习教程——浅层深度学习（全网最详细，不详细你打我）（看不懂你打我）（对小白没用你打我）

从吴恩达的课到李沐的课等等无数种课，无数种书看了很多，买了很多，然后并没有学到什么有用的知识，反而越学越迷茫，在自己探索的过程中发现一个问题，网上大多数教程都是针对有一点深度学习基础的人准备的，类比Pytorch、Keras
小馨馨的小翟·2023-09-17 16:00

正则化的一些理解

今天看百面机器学习的书.书上提到改善模型过拟合的一个方法是加正则化项.这句话其实已经不止第一次见了,但是每次都没有想想为什么.现在记录一下自己的理解.为什么会过拟合机器学习的前提条件是训练集和测试集都是独立同分布
miahuang·2023-09-17 12:05

从CNN（卷积神经网络），又名CAM获取热图

二、选择型号在本教程中，我们将Keras与Tensorflow和ResNet50结合使用。因为ResNet50有一个全局平均池化（GAP）层（稍后会解释），所以它适合我们的演示。这很完美。测
无水先生·2023-09-17 11:29

自己制作egg程序包

【原由】myenv：python=3.5.6,keras=2.0.8,tensorflow-gpu=1.4.0遇到了cannotimportadam_V2，原import处的文件也无法编辑，因此只能自己生成
黑衣骑士兴·2023-09-17 09:58

tensorflow实现MNIST手写数字识别演示

一、加载数据importtensorflowastf#导入tensorflow库mnist=tf.keras.datasets.mnist(x_train,y_train),(x_test,y_test
dusin·2023-09-17 09:51

【吴恩达老师《机器学习》】课后习题5之【偏差与方差】

这次练习将会了解如何改进机器学习算法，包括过拟合、欠拟合的状态判断以及学习曲线的绘制。一些概念偏差Bias：预测值与真实值的差距，表示算法本身的拟合能力方差Varia
cx-young·2023-09-17 05:08

tensorflow的unet模型

importtensorflowastffromtensorflow.keras.layersimportInput,Conv2D,MaxPooling2D,Dropout,UpSampling2D,concatenate
朱雀333·2023-09-17 04:19

国庆中秋特辑（一）浪漫祝福方式 用循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）生成祝福诗词

下面是一个使用Python和Keras搭建的简单示例：一
Web3&Basketball·2023-09-17 03:53

神经网络学习小记录75——Keras设置随机种子Seed来保证训练结果唯一

神经网络学习小记录75——Keras设置随机种子Seed来保证训练结果唯一学习前言为什么每次训练结果不同什么是随机种子训练中设置随机种子学习前言好多同学每次训练结果不同，最大的指标可能会差到3-4%这样
Bubbliiiing·2023-09-17 00:13

keras study day2

jupyternotebook要在$下，root权限下找不到提示Permissiondenied解决的办法：$sudochmod-R777某一目录其中-R是指级联应用到目录里的所有子目录和文件777是所有用户都拥有最高权限Keras
cherylove·2023-09-16 22:42

机器学习实战-决策树

决策树(DecisionTree)优点：计算复杂度不高对中间缺失值不敏感可以处理不相关数据缺点：容易过拟合决策树算法主要有3个步骤:1.特征选择；2.构造决策树；3.决策树剪枝构造决策树构造过程需要解决以下几个问题
投篮手型差·2023-09-16 21:34

神经网络结构常见可视化工具汇总及效果演示

文章目录各种训练框架自带的可视化工具pytorch自带pytorchvizkeras自带visualkerasTensorFlow自带TensorBoard其它画图工具NN-SVG：FCNNstyle、
卡拉比丘流形·2023-09-16 20:31

如何为模型不同层设置不同的学习率？

在模型调参中常用的一种方法是针对不同层设置不同的学习率，以此避免因难易程度不一致引起的过拟合等问题。
云隐雾匿·2023-09-16 14:33

深度学习框架配置和实践

ubuntu系统二、nvidia显卡驱动安装三、cuda和cudnn安装四、anaconda安装4.1ubuntu安装anaconda4.2windows安装anaconda五、tensorflow和keras
Bubble_water·2023-09-16 08:16

数据预处理-分箱（Binning）和 WOE编码

对异常值不敏感，增强模型鲁棒性，防止过拟合。
隔壁偷菜的谁·2023-09-16 06:53

机器学习：10种方法解决模型过拟合

机器学习：10种方法解决模型过拟合本文介绍机器学习/深度学习建模过程防止模型过拟合的10种有效方法：增加训练数据集交叉验证正则化合适的特征选择降低模型复杂度集成方法早停法EarlyStopping数据增强
尤而小屋·2023-09-16 06:20

使用pip安装keras出错 Retrying (Retry(total=3, connect=None, read=None, redirect=None, status=None))

问题今天在winds10下安装keras库的时候报错，错误如下：Retrying(Retry(total=3,connect=None,read=None,redirect=None,status=None
Br皮皮周·2023-09-16 05:03

集成学习-树模型

基本树选择特征的准则ID3：信息增益maxC4.5：信息增益比maxCART：基尼指数min优缺点ID3核心思想是奥卡姆剃刀（决策树小优于大）缺点：ID3没有剪枝策略，容易过拟合；信息增益准则对可取值数目较多的特征有所偏好
坠金·2023-09-16 03:38

AI笔记——深度学习

CNNCNN的价值：能够将⼤数据量的图⽚有效的降维成⼩数据量(并不影响结果)能够保留图⽚的特征，类似⼈类的视觉原理CNN的基本原理：卷积层–主要作⽤是保留图⽚的特征池化层–主要作⽤是把数据降维，可以有效的避免过拟合全连接层
华如锦·2023-09-16 03:23

正则化(Regularization)

一、过拟合的问题到现在为止，我们已经学习了几种不同的学习算法，包括线性回归和逻辑回归，它们能够有效地解决许多问题，但是当将它们应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过拟合(over-fitting)的问题
handsomemao666·2023-09-15 22:39

机器学习（15）---代价函数、损失函数和目标函数详解

代价函数通常包含一些正则化项以防止过拟合。在训练过程中，我们希望最小化代价函数。 2.损失函数：损失函数（LossFunction）是定义在单个样本上的，算的是
冒冒菜菜·2023-09-15 16:43

第12课：动手实战基于 LSTM 轻松生成各种古诗

enterimagedescriptionhere本次开发环境如下：Python3.6Keras环境Jup
一纸繁鸢w·2023-09-15 15:55

Keras(01)

Keras是一个用于构建和训练深度学习模型的高阶API。它可用于快速设计原型、高级研究和生产，具有以下三个主要优势：方便用户使用Keras具有针对常见用例做出优化的简单而一致的界面。
YX_Andrew·2023-09-15 12:22

Tensorflow RNN中使用dropout的一些坑

使用tensorflow中的DropoutWrapper引发的问题最近炼（tiao）丹（can）的时候遇到了RNN模型过拟合比较严重的问题，当时只是在RNN的输入特征加了dropout。
theoqian·2023-09-15 12:26

探索过拟合和欠拟合

探索过拟合和欠拟合与往常一样，此示例中的代码将使用tf.kerasAPI；如需了解详情，请参阅TensorFlowKeras指南。
轻盈飘零·2023-09-15 09:45

过拟合和欠拟合：机器学习模型中的两个重要概念

文章目录引言过拟合和欠拟合的概念过拟合和欠拟合的影响与危害过拟合和欠拟合的原因与解决方法过拟合和欠拟合的研究现状与发展趋势过拟合&欠拟合---案例总结引言在机器学习模型中，过拟合和欠拟合是两种常见的问题
小馒头学python·2023-09-15 07:12

深度学习-全连接神经网络-训练过程-欠拟合、过拟合和Dropout- [北邮鲁鹏]

目录标题机器学习的根本问题过拟合overfitting泛化能力差。
古董a·2023-09-15 07:26

Python用正则化Lasso、岭回归预测房价、随机森林交叉验证鸢尾花数据可视化2案例|数据分享...

p=33632机器学习模型的表现不佳通常是由于过度拟合或欠拟合引起的，我们将重点关注客户经常遇到的过拟合情况（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
拓端研究室TRL·2023-09-14 11:26

RNN模型与NLP应用笔记(3)：Simple RNN模型详解及完整代码实现

现在开始讲述循环神经网络RecurrentNeuralNetworks(RNNs)，以及用Keras编程实现SimpleRNN,现在RNN没有以前流行，尤其是在自然语言处理的问题上，RNN已经有些过时了
番茄炒狼桃·2023-09-14 08:00

全面讲解最小二乘法

正则化的最小二乘法在使用常见的最小二乘法进行回归分析时，常常会遇到过拟合的问题，也就是在训练数据集上表现的很好，但是在测试数据集上表现的很差。这时候就需要将最小二乘法中引入一个正则化项。
啵啵鱼爱吃小猫咪·2023-09-14 08:50

【TVM系列三】算子转换调用流程

首先来看一下keras模型编译推理的一个示例：通过pip安装好keras和tensorflow，按照TVM官方文档的示例进行一些修改，因为环境配置的不同，python包的导入以及编译target进行了修改
牧世·2023-09-14 07:01

竞赛 LSTM的预测算法 - 股票预测 天气预测 房价预测

更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1基于Keras用LSTM网络做时间序列预测时间序列预测是一类比较困难的预测问题。
iuerfee·2023-09-14 06:17
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