Публикации по теме 'keras'
Механизм рекомендаций по изображениям - используйте трансферное обучение
Путешествие по миру предварительно обученных моделей, применяемых для рекомендации изображений
В этой статье мы разработаем систему рекомендаций на основе неструктурированных данных, которые являются изображениями. Чтобы получить быструю рабочую модель без кропотливой работы по настройке алгоритма Convolutional neural network , мы будем использовать Transfer Learning .
Трансферное обучение - это исследовательская проблема в машинном обучении , которая фокусируется на сохранении..
Нейронные сети с Google CoLaboratory | Машинное обучение Начало работы
Для начала вы можете посетить сайт CoLaboratory и зарегистрироваться, чтобы получить приглашение использовать инструмент. Обычно письмо с подтверждением поступает в ваш почтовый ящик через день. CoLaboratory позволяет вам использовать одну из виртуальных машин Google для выполнения задач машинного обучения и создания моделей, не беспокоясь об ограничениях вычислительной мощности. И это бесплатно.
Когда вы впервые открываете совместную лабораторию, вас приветствует файл Hello,..
Как выйти за рамки памяти GPU даже с большими размерами пакетов
Решение проблемы размера пакета и доступной памяти графического процессора в обучающих нейронных сетях
В этой статье мы поговорим о проблемах с размером пакета, с которыми можно столкнуться при обучении нейронных сетей с использованием больших пакетов и ограничением памяти графического процессора.
Проблема: размер пакета ограничен доступной памятью графического процессора
При построении моделей глубокого обучения мы должны выбрать размер пакета вместе с другими гиперпараметрами...
Использование MobileNet с Keras
Как мы можем использовать предварительно обученную модель классификации изображений MobileNet
Привет ! Сегодня мы попробуем использовать предварительно обученную модель MobileNet в Keras. MobileNet — отличная модель, которая может классифицировать 1000 различных классов изображений, как и другая очень известная модель VGG16. Хотя VGG16 имеет лучшую точность по сравнению с MobileNet, он очень удобен, поскольку он очень легкий по сравнению с другими моделями классификации изображений...
Обучите модель машинного обучения и создайте приложение для Android с помощью TensorFlow Lite и Keras
В этом блоге я обучу очень простой модели машинного обучения с помощью TensorFlow и Keras, а затем мы разработаем приложение для Android для этой обученной модели.
Мы будем использовать Anaconda для обучения нашей модели машинного обучения, а затем конвертируем эту модель в формат tflite . После этого мы разработаем приложение для Android с помощью студии Android на java. Итак, в конце у вас будет собственное Android-приложение на основе машинного обучения.
Использование..
Распознавание лиц с помощью Keras и OpenCV
Первая версия от 5 марта 2017 г.
Несколько месяцев назад я начал экспериментировать с различными инструментами глубокого обучения. Что касается производительности, я был очень впечатлен Керасом. Под производительностью я подразумеваю, что я редко трачу много времени на ошибку.
Этот пост показывает, как легко перенести модель в Keras.
Я буду использовать модель VGG-Face в качестве примера. Модель объяснена в этой статье (Deep Face Recognition, Visual Geometry Group), а подогнанные..
Понимание сегментации ядер с помощью U-Net
В этой статье я расскажу о деталях реализации модели U-Net для задач сегментации изображений. U-Net была впервые представлена компанией Ronneberger et. al для сегментации биомедицинских изображений. Модель U-Net может работать очень хорошо, даже если для начала нет большого набора данных. Сегодня U-Net широко используется для задач сегментации изображений, особенно в задачах, связанных с биомедицинскими изображениями, где доступность аннотированных изображений меньше.
Данные..
