Keras

Keras介绍

keras建立变量后，会建立一个“计算图”。计算图规定了各个变量之间的计算关系。之后往计算图中输入数据，在整个模型形成数据。

https://github.com/MoyanZitto/keras-cn Moyan等大佬的翻译

http://blog.keras.io/ keras作者的blog

张量

类比矩阵

‘th’与'tf'

th(100,3,16,32):表示把100张RGB三通道的16×32彩色图

tf(100,16,32,3):表示把100张RGB三通道的16×32彩色图

 batch

深度学习的优化算法，参数更新的两种方式：

1.遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。（批梯度下降）（速度慢）

2.每看一个数据就算一下损失函数，然后更新梯度。（随机梯度下降）（速度快，收敛性能不太好）

3.mini-batch gradient decent 把数据分成若干个批，按批来更新参数。

Sequential模型

Sequential是多个网络层的线性堆叠。

 shape：输入数据的形状

编译：训练模型之前，使用compile对学习过程进行配置。

compile接受三个参数 优化器 损失函数 metrics