应用Applications Keras的应用模块提供了带有预训练权值的深度学习模型,这些模型可以用来进行预测、特征提取和微调,可用的模型有(在ImageNet上预训练过的用于图像分类的模型)Xception、VGG16、ResNet、InceptionV3等等。 后端Backend Keras有三个后端实现可用:TensorFlow后端、Theano后端和CNTK后端。可以在Keras的配置文件中切换...
Resnet:残差网络。保证网络架构不会比原来差。 seq2seq 如果词频很低,就可以选择适当剔除。同时也可以设置一个最大词频数,如果超过这个数也就可以不要了。
Conv3D:对三维输入进行滑动窗卷积,例如连续帧图像. Cropping1D(2D/3D):在时间轴上对1D(2D/3D)输入进行裁剪,需要指定首尾裁掉多少个元素. UpSampling1D(2D/3D):在时间轴(行和列/三个维度)上将每个时间步重复size次. ZeroPadding1D(2D/3D):对1D(2D/3D)输入的首尾端填充0,以控制卷积以后向量的长度/特征图的...
然后定义两个子模型: 图像编码器:Resnet50预训练的ImageNet+GlobalMaxpooling2D文本编码器:GRU+GlobalMaxpooling1D图像子模型产生锚点E_a的嵌入,文本子模型输出正标题和描述E_p的嵌入和负例文本E_n的嵌入。 然后,我们通过优化以下损失函数进行训练: L = max( d(Ea, Ep)-d(Ea, En)+alpha, 0) 其中d为欧氏...
在ImageNet数据集上使用预训练的ResNet-50实现迁移学习,或通过U-Net架构完成医学图像分割任务。 自然语言处理 采用LSTM层构建文本情感分析模型,或利用Transformer架构实现机器翻译系统。 时序预测 结合Conv1D层和注意力机制分析股票价格波动,或使用GRU网络预测城市PM2.5浓度变化趋势。 推荐系统 通过双塔模...
...对于每个图像我们都有 图像特征(X1):利用ResNet50模型提取的形状的Numpy数组(18432,) 输入序列(X2):这需要更多的解释。...每个标题只是一个序列列表,我们的模型试图预测序列中下一个最好的元素。因此,对于每个标题,我们将首先从序列中的第一个元素开始,对该元素的相应输出将是下一个元素。...在下一次...
在Keras中将一维时间序列数据用ResNet34,并将初始模块替换为stem模块作为编码器,并将软注意力门加入到LinkNet网络中,可以按照以下步骤进行: 导入必要的库和模块 fromkeras.layersimportInput,Conv1D,BatchNormalization,Activation,MaxPooling1D,UpSampling1D,concatenate,Add,GlobalAveragePooling1D,Dense,multiply,Reshape,Perm...
最近还有一种趋势是向模型中添加残差连接(residual connection),它最早出现于ResNet 系列网络(由微软的何恺明等人开发)。残差连接是将前面的输出张量与后面的输出张量相加,从而将前面的表示重新注入下游数据流中,这有助于防止信息处理流程中的信息损失。这种类图网络还有许多其他示例。 这三个重要的使用案例(多输入模型...
为了减轻深度网络中梯度的降级,ResNet 引入了深度残差学习框架的概念。 让我们分析一个块:深度网络的一小部分。“图 2.2.2”显示了典型 CNN 块和 ResNet 残差块之间的比较。 ResNet 的想法是,为了防止梯度降级,我们将让信息通过快捷连接流到浅层。图2.2.2:典型 CNN 中的块与 ResNet 中的块之间的比较。