随笔分类 -  深度学习 / Keras

摘要：博客作者：凌逆战 博客地址：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10940123.html 这篇文章主要介绍使用Keras框架来实现RNN家族模型，TensorFlow实现RNN的代码可以参考我的另外一篇博客：TensorFlow中实现RNN，彻底弄懂time_s 阅读全文

摘要：我们以MNIST手写数字识别为例 载入初次训练的模型，再训练 关于compile和load_model()的使用顺序 这一段落主要是为了解决我们fit、evaluate、predict之前还是之后使用compile。想要弄明白，首先我们要清楚compile在程序中是做什么的？都做了什么？ compi 阅读全文

摘要：MNIST手写数字集 MNIST是一个由美国由美国邮政系统开发的手写数字识别数据集。手写内容是0~9，一共有60000个图片样本，我们可以到MNIST官网免费下载，总共4个.gz后缀的压缩文件，该文件是二进制内容。 文件名 大小 用途 train-images-idx3-ubyte.gz 9.45M 阅读全文

摘要：用Keras定义网络模型有两种方式， Sequential 顺序模型 Keras 函数式 API模型 之前我们介绍了Sequential顺序模型，今天我们来接触一下 Keras 的函数式API模型。 函数式API:全连接网络 多输入多输出模型 主要负责用函数式API来实现它 主要输入接收新闻标题本身 阅读全文

摘要：keras是基于tensorflow封装的的高级API，Keras的优点是可以快速的开发实验，它能够以TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。 模型构建 最简单的模型是 Sequential 顺序模型，它由多个网络层线性堆叠。对于更复杂的结构，你应该使用 Keras 函 阅读全文

摘要：“sample”“batch”“epoch” Sample：样本，比如：一张图像是一个样本，一段音频也是一个样本。 Batch：批，含有N个样本的集合。每一个batch的样本都是独立的并行处理。在训练是，一个batch的结果只会用来更新一次模型。 Epoch：轮次，通常通常定义为 [在整个数据集上的 阅读全文