摘要:
《python深度学习》笔记 7.3.1、高级架构模式 一、总结 一句话总结: 残差连接,标准化和深度可分离卷积 1、标准化? 【归一化也是标准化】:将数据减去其平均值使其中心为0,然后将数据除以其标准差使其标准 差为 1。实际上,这种做法假设数据服从正态分布(也叫高斯分布),并确保让该分布的中心为 阅读全文
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《python深度学习》笔记 7.2.2、TensorBoard 来检查并监控深度学习模型 一、总结 一句话总结: 使用TensorFlow 时,TensorBoard 是一种在浏览器中将模型活动可视化的好方法。在 Keras 模型中你可以通过 TensorBoard 回调函数来使用这种方法。 1、 阅读全文
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《python深度学习》笔记 7.2.1、使用 Keras 回调函数 一、总结 一句话总结: 【在训练过程中的不同时间点都会被模型调用】:回调函数(callback)是在调用 fit 时传入模型的一个对象(即实现特定方法 的类实例),它在训练过程中的不同时间点都会被模型调用。 【中断训练、保存模型、 阅读全文
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《python深度学习》笔记 7.1、Keras函数式API 一、总结 一句话总结: 【Sequential API功能有限】:如果你需要实现的架构不仅仅是层的线性堆叠,那么不要局限于 Sequential API。 【函数式API用来构建复杂模型】:如何使用Keras 函数式API 来构建多输入模 阅读全文