随笔分类 - nn、cnn与tensorflow
摘要：转载： https://blog.csdn.net/jhsignal/article/details/111398427
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摘要：tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator()官方文档如下： 1 tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator( 2 featurewise_center=False, 3 samplewise_c
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摘要：问题描述：从kaggle下载数据集后，出错 解决办法： 1. 安装kaggle库 pip install kaggle --user 2. 安装成功后，在 C:\User\<用户名>下 会生成一个 .kaggle文件夹（如果没有，稍等几分钟刷新） 3. 登录kaggle网站，点击 右上角 个人账号
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摘要：最新更新： 新版tf中，model.fit()已经支持加载生成器对象了，故统一使用model.fit()即可 1.两者的语法如下： 2. 从上可以看出，fit()是将训练数据 x 和 y 完整的加载到内存中，如果数据量很大，不可能把所有数据一并加载到内存，必将导致内存泄漏； 而fit_generat
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摘要：转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/95293440 1. 背景 Accuracy（准确率）是机器学习中最简单的一种评价模型好坏的指标，每一个从事机器学习工作的人一定都使用过这个指标。没从事过机器学习的人大都也知道这个指标，比如你去向别人推销一款自己做出来的字符识别软件
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摘要：对于二分类问题，损失函数用binary_crossentropy 对于多分类问题 如果label是one-hot编码，用categorical_crossentropy 如果label是整数编码，用sparse_categorical_crossentropy 备注： one-hot编码就是在标签向
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摘要：1、网络层数 大部分单个隐藏层即可 2、输入层神经元个数 输入变量的个数通常都是由问题的外部描述所确定的。例如，如果有4个外部变量作为网络的输入，那么网络就有4个输入。但是，这是不是意味着输入层的神经元个数就为4呢？答案是否定的! 因为每个神经元的输入可以有无数个，所以，通常当输入变量较多的时候，输
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摘要：1、什么是bias？ 偏置单元（bias unit），在有些资料里也称为偏置项（bias term）或者截距项（intercept term），它其实就是函数的截距，与线性方程 y=wx+b 中的 b 的意义是一致的。在 y=wx+b中，b表示函数在y轴上的截距，控制着函数偏离原点的距离，其实在神经
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摘要：到底什么是神经网络呢？ 在陷入各种各样概念、名词、理论之前，请务必提醒自己，只有从整体上理解到底什么是神经网络，之后的深入学习才不至于迷失方向。 请看下面三张图： 图一图二图三 这三幅图跟就能很好的对神经网络进行一个整体的描述：神经网络就是一个黑箱，和人脑一样。 （1）我们给这个黑箱一些输入和输出，
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摘要：神经网络中可以改变的有： 1、各神经元的权值 2、bias，广义上，也是权值 3、激活函数 4、神经网络的层数 5、各层神经元的个数 6、神经网络的连接结构 7、输入输出的格式和质量 下面我们一项一项进行说明，如何改变这些参数 一、权值 权值的改变分为 有监督的学习 和 无监督的学习 1、有监督的学
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摘要：本文转载自https://mattmazur.com/2015/03/17/a-step-by-step-backpropagation-example/ Background Backpropagation is a common method for training a neural netw
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