keras孪生网络分类模型 / 张生荣

keras的siamese(孪生网络)实现案例

代码位于keras的官方样例,并做了微量修改和大量学习?. 最终效果: import keras import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ...

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧! import keras from keras.layers import Input,Dense,Conv2D from keras.layers impo ...

首先声明,这里的权值共享指的不是CNN原理中的共享权值,而是如何在构建类似于Siamese Network这样的多分支网络,且分支结构相同时,如何使用keras使分支的权重共享. Functional ...

Keras应该是最简单的一种深度学习框架了,入门非常的简单. 简单记录一下keras实现多种分类网络:如AlexNet.Vgg.ResNet 采用kaggle猫狗大战的数据作为数据集. 由于AlexN ...

在<python深度学习>这本书中. 一.21页mnist十分类导入数据集 from keras.datasets import mnist (train_images, train_l ...

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ 注释讲解版: # Classifier example import numpy as np # for reproducibility np.random. ...

目录什么是AlexNet模型训练前准备 1.数据集处理 2.创建Keras的AlexNet模型开始训练 1.训练的主函数 2.Keras数据生成器 3.主训练函数全部代码训练结果最近在做实验 ...

keras自定义函数时候,正常在模型里自己写好自定义的函数,然后在模型编译的那行代码里写上接口即可.如下所示,focal_loss和fbeta_score是我们自己定义的两个函数,在model.com ...

前言一.keras提供了三种定义模型的方式 1. 序列式(Sequential) API 序贯(sequential)API允许你为大多数问题逐层堆叠创建模型.虽然说对很多的应用来说,这样的一个手法 ...

目录 tensorflow是非常强的工具,生态庞大 tensorflow提供了Keras的分支 Define tensor constants. Linear Regression 分类模型本例使用 ...

目录学习前言 Keras中分类的重要函数 1.np_utils.to_categorical 2.Activation 3.metrics=[‘accuracy’] 全部代码学习前言上一步讲了如 ...

前言感知器是分类的线性分类模型,其中输入为实例的特征向量,输出为实例的类别,取+1或-1的值作为正类或负类.感知器对应于输入空间中对输入特征进行分类的超平面,属于判别模型. 通过梯度下降使误分类的损 ...

概述以前自己都利用别人搭好的工程,修改过来用,很少把模型搭建.导出模型.加载模型运行走一遍,搞了一遍才知道这个事情也不是那么简单的. 搭建模型和导出模型参考<TensorFlow固化模型&g ...

神经网络可以用来模拟回归问题 (regression),实质上是单输入单输出神经网络模型,例如给下面一组数据,用一条线来对数据进行拟合,并可以预测新输入 x 的输出值. 一.详细解读我们通过这个简单 ...

keras 模块里面为我们提供了一个预训练好的模型,也就是开箱即可使用的图像识别模型趁着国庆假期有时间我们就来看看这个预训练模型如何使用吧可用的模型有哪些? 根据官方文档目前可用的模型大概有如下几 ...

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ print(np.shape(X))#(1920, 45, 20) X=sequence.pad_sequences(X, maxlen=100, paddi ...

目录 Step 1. 获取混淆矩阵 Step 2. 混淆矩阵可视化其它分类指标的获取总结 Step 1. 获取混淆矩阵 #首先定义一个分类数*分类数的空混淆矩阵 conf_matrix = t ...

网络I/O模型人多了,就会有问题.web刚出现的时候,光顾的人很少.近年来网络应用规模逐渐扩大,应用的架构也需要随之改变.C10k的问题,让工程师们需要思考服务的性能与应用的并发能力. 网络应用需要 ...

什么是网络? 什么是Internet? 简单的来讲,网络就是在一定的区域内两个或两个以上的计算机以一定的方式连接,以供用户共享文件.程序.数据等资源. Internet,即全球信息网(World Wi ...