主要介绍了使用keras实现Precise, Recall, F1-socre方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

利用Keras做Inception v3迁移学习的完整代码，需要的同学可自行下载，如有变更，后期会持续更新。 可进入网址：https://www.cnblogs.com/ailex/p/9619174.html 直接查看

知识蒸馏 知识蒸馏（a.k.a Teacher-Student Model)旨在利用一个小模型（Student）去学习一个大模型（Teacher）中的知识， 期望小模型尽量保持大模型的性能，来减小模型部署阶段的参数量，加速模型推理速度，降低计算资源使用。 目录结构 1.参考 (Hinton et al., 2015), 在cifar10数据上的复现，提供一个对Knowledge Distillation的基本认识，具体内容请查阅： 2.利用BERT-12 作为Teacher，BERT-3作为student，同时学习ground truth 和 soften labels，性能与Teacher 相当甚至更优，具体内容请查阅： 主要参考论文： 3.利用模块替换的思路，来进行Knowledge Distillation，具体内容请查阅： 论文： Blog: repo: 4.利用不同样本预测的难易

全球和本地一致的图像完成（GLCIC） Keras实现了GLCIC，这是一种用于补偿部分图像缺陷的技术。 摘录从表2的论述 环境 的Python 3 TensorFlow 1.4（TensorFlow-gpu） 凯拉斯2.1 OpenCV 可可API 对于GCP Datalab实例 我们使用GCP的Datalab实例进行了验证。当时的软件包安装命令如下。供你参考。 apt-get update apt-get install -y --allow-unauthenticated graphviz apt-get install -y --allow-unauthenticated python-opencv apt-get install -y --allow-unauthenticated vim apt-get install -y --allow-unauthent

欢迎使用我的图像分类应用程序 构建此Web应用程序有两个主要组件： 图像分类模型： 我使用TensorFlow的Keras API与MobileNets一起使用-MobileNets是一类轻型深度卷积神经网络，与许多其他流行模型相比，其体积小得多且性能更快。 用户界面的Web应用程序： 我使用Flask（使用Python编写的Web框架）构建了此Web应用。

通过cv2画布上手写数字，然后实时用keras神经网络识别；可以在程序中有实时手写样本添加、样本集训练、样本集识别等功能，即可以用来实时识别手写，也可以实时增加自己的手写样本以让神经网络更匹配你个人的手写风格；

将tfrecord作为数据源应用到Keras模型中，将tfrecord作为数据源应用到Keras模型中

主要介绍了使用Keras加载含有自定义层或函数的模型操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

在Keras中可以自定义损失函数，在自定义损失函数的过程中需要注意的一点是，损失函数的参数形式，这一点在Keras中是固定的，须如下形式： def my_loss(y_true, y_pred): # y_true: True labels. TensorFlow/Theano tensor # y_pred: Predictions. TensorFlow/Theano tensor of the same shape as y_true . . . return scalar #返回一个标量值 然后在model.compile中指定即可，如： model.compile(los

python口罩检测 tensorflow+keras口罩检测有界面口罩识别系统商用源码。效果视频：https://www.bilibili.com/video/BV1qU4y1j7gf?from=search&seid=4128249966606570993&spm_id_from=333.337.0.0