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如何可视化卷积网络分类图像时关注的焦点

在我们使用CNN进行图片分类时，模型到底关注的是图像的哪个区域？Grad-CAM利用卷积网络最后一个特征图的信息，并加权对应的梯度而构建模型分类的热力图，通过该热力图，我们可以清楚地了解哪一块区域对于类别是最重要的。你在训练神经网络进行图片分类时，有没有想过网络是否就是像人类感知信息一样去理解...

使用Keras搭建卷积神经网络进行手写识别的入门(包含代码解读)

本文是发在Medium上的一篇博客：《HandwrittenEquationSolverusingConvolutionalNeuralNetwork》。本文是原文的翻译。这篇文章主要教大家如何使用keras训练手写字符的识别，并保存训练好的模型到本地，以及未来如何调用保存到模型来预测。...

高级Keras-构建复杂的自定义损失和指标

在本教程中，我将介绍一个简单的技巧，它允许您在Keras中构造自定义损失函数，这些函数可以接收除y_true和y_pred之外的其他参数。背景-Keras损失和指标在Keras中编译机器学习模型时，我们为compile函数提供所需的损失和指标。例如：...

如何在Keras中自定义机器学习性能指标

Keras提供的指标使我们能够评估深度学习模型的性能。由于Keras提供了大量指标，因此为生产模型选择理想指标是一项复杂的工作。在某些情况下，您可能必须自定义指标（因为Keras根本无法提供所需的指标），这会影响模型的最终性能。在本教程中，我们不会深入探讨每一个指标或何时使用它，我们将使用Keras...

Keras 3.0发布:全面拥抱 PyTorch!

#精品长文创作季#...

基于Keras的关联神经网络CorrNet综合指南

选自TowardsDataScience作者：MdAshiqurRahman机器之心编译参与：胡曦月、一鸣利用多模态数据提升机器学习表现是一个值得关注的问题。本教程介绍了一种可同时图像和音频数据表征的网络——CorrNet，并提供了相应的实现代码。...

5分钟入门GANS:原理解释和keras代码实现

本篇文章包含以下内容1.介绍1.历史1.直观解释1.训练过程1.GAN在MNIST数据集上的KERAS实现介绍生成对抗网络通常也称为GANs，用于生成图像而不需要很少或没有输入。GANs允许我们生成由神经网络生成的图像。在我们深入讨论这个理论之前，我想向您展示GANs构建您兴奋感的能力。把...

深度学习框架Keras教程——Keras的高级用法和技巧

Keras是一个高层次的深度学习框架，它提供了一组简单易用的接口，能够快速构建和训练深度神经网络模型。在这里，我将介绍一些Keras的高级用法和技巧，以帮助你更加有效地使用这个框架。自定义损失函数...

在ML Engine上运行Keras模型（from keras import models）

Keras是一个很好的库，可以使用深度学习模型。它具有易于训练的最先进模型和友好的编程接口，可实现和定制具有灵活后端选择的层（Tensorflow，Theano，CNTK）。Tensorflow还实现了Keras接口tf.keras，它具有相同的功能，但具有不同的代码库（由Google支持），并且更...

keras 自定义激活函数，神经网络层，损失函数，正则化器，学习率

1.自定义激活函数首先，您需要使用backend定义一个函数。例如，这是我实现swish激活功能的方式...