Публикации по теме 'keras'
Прозрачное обучение нескольких графических процессоров на TensorFlow с Keras
В ближайшее время Keras должен получить прозрачную возможность обучения с параллельными данными с несколькими графическими процессорами, но в то же время я подумал, что поделюсь некоторым кодом, который я написал месяц назад для обучения с параллельными данными, без внесения каких-либо изменений в определение вашей модели.
В качестве предисловия к этому я хотел бы отметить, что ваша модель может не работать быстрее на нескольких графических процессорах, если вы на самом деле не привязаны к..
Безупречное обучение
Год назад я только что услышал об обучении Zero-Shot и поискал в Интернете больше информации. К сожалению, тогда не удалось найти какой-либо полезный материал, который бы объяснял эту тему простым и понятным языком, потому что это была довольно новая тема для исследований. Были исследовательские работы, в основном сосредоточенные на технических аспектах, и только пара кратких объяснений. Тем не менее, это не сильно изменилось. Поэтому я решил поделиться своим опытом / знаниями здесь,..
Практическое введение в раннюю остановку машинного обучения
Пошаговое руководство по добавлению и настройке функции ранней остановки
В этой статье мы сосредоточимся на добавлении и настройке ранней остановки в нашей модели машинного обучения и рассмотрим пример того, как мы делаем это на практике с помощью Keras и TensorFlow 2.0.
Введение в раннюю остановку
В машинном обучении ранняя остановка - один из наиболее широко используемых методов регуляризации для решения проблемы переобучения .
Ранняя остановка отслеживает..
Классификация изображений на Android с использованием модели Keras, развернутой во Flask
В предыдущем руководстве под названием Загрузка изображения с Android на сервер Flask на базе Python мы создали проект, в котором приложение Android загружает изображение на HTTP-сервер, созданное с помощью Flask на Python.
Это руководство расширяет предыдущий проект, чтобы классифицировать это изображение на сервере Flask с помощью предварительно обученной модели классификации нескольких классов и отобразить метку класса в приложении для Android. Модель представляет собой модель..
Как сделать обнаружение новинок в Keras с генеративной состязательной сетью (часть 1)
Обнаружение новизны - это задача классификации тестовых данных, которые в некоторой степени отличаются от данных, доступных во время обучения. Это можно рассматривать как «одноклассную классификацию», в которой модель строится для описания «обычных» обучающих данных. Подход обнаружения новизны обычно используется, когда количество доступных «аномальных» данных недостаточно для построения явных моделей для ненормальных классов. Приложение включает в себя выводы в наборах данных из..
Обнаружение пневмонии на рентгеновских снимках - CovNets и Transfer Learning
Обнаружение пневмонии на рентгеновских снимках - ConvNets и Transfer Learning
Каждый год пневмония уносит около миллиона жертв во всем мире. В целом риск наиболее высок для детей, хотя существуют и региональные различия. В странах Африки к югу от Сахары от пневмонии ежегодно умирает полмиллиона детей.
По данным ЮНИСЕФ, пневмония вызывает больше смертей среди детей, чем ВИЧ / СПИД и малярия вместе взятые. Одна из самых насущных потребностей в борьбе с пневмонией - это экономичный..
Категоризация видов ирисов с использованием tf.keras, tf.data и различий между включенным и выключенным режимом ожидания
Для этого опыта мы будем использовать хорошо известный набор данных Iris Dataset , который показывает 4 основные характеристики растений ириса, показывая 3 возможные категории setosa, versicolor и virginica.
Задача для этой возможности будет заключаться в том, чтобы представить нейронную сеть и применить лучшие практики в извлечении, обработке и построении модели с использованием TensorFlow . Мы собираемся использовать tf.keras , а ввод данных будет осуществляться через tf.data в..
