在神经网络训练中，好的权重 初始化会加速训练过程。 下面说一下kernel_initializer 权重初始化的方法。 不同的层可能使用不同的关键字来传递初始化方法，一般来说指定初始化方法的关键字是kernel_initializer 和 bias_initializer model.add(Dense(64, kernel_initializer=initializers.random_normal(stddev=0.01))) # also works; will use the default parameters. model.add(Dense(64, kernel_initial

本文主要利用U-Net网络结构实现了多类的语义分割，并展示了部分测试效果，希望对你有用！

torch-1.0.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl tensorflow-1.15.3-cp37-cp37m-win_amd64.whl --cpu版本 scipy-1.5.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl scikit_learn-0.23.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl python-3.7.6-amd64.exe pyHook-1.5.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl numpy-1.19.0+mkl-cp37-cp37m-win_amd64.whl matplotlib-2.2.5-cp37-cp37m-win_amd64.whl Keras-2.3.1-py2.py3-none-any.whl pywin32-221.win-amd64-py3.7.exe

神经网络学习小记录43——Keras中Tensorboard的使用学习前言Tensorboard详解使用例子1、loss和acc2、权值直方图3、梯度直方图实现代码 学习前言 可视化是个好东西呀，怎么学学呢！ Tensorboard详解 该类在存放在keras.callbacks模块中。拥有许多参数，主要的参数如下： 1、log_dir: 用来保存Tensorboard的日志文件等内容的位置 2、histogram_freq: 对于模型中各个层计算激活值和模型权重直方图的频率。 3、write_graph: 是否在 TensorBoard 中可视化图像。 4、write_grads: 是否在

注意力机制使用；卷积神经网络的变体keras实现

树莓派镜像32G，已安装下列基础python库： opencv-python：4.4 tensorflow：1.4.0 keras：2.2.4 sklearn：0.24.1 且已完成串口通信和开机自启功能的配置。 （百度网盘链接+提取码）

Keras实现DenseNet121图像分类任务。数据集使用猫狗大战。详见文章：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/122599503?spm=1001.2014.3001.5501

件太大（1.05G）需要百度网盘下载。 所有代码用Keras实现，覆盖猫狗识别的基础网络、数据增强、VGG网络特征提取以及模型微调。 data文件夹是要用到的Kaggle数据集 1.DATA.py 用于Kaggle准备数据集，输出结果在data文件夹下 2.data_augmentation.py 用于展示数据增强的效果 3.Model.py 是个简单的识别猫狗的卷积+全连接的网络 4.Model_Aug.py 在 Model.py 的基础上加了数据增强 5.Model_VGG.py 使用VGG作为基础网络，只训练分类器 6.Model_VGG_Aug.py 在 Model_VGG.py 上加了数据增强 7.Model_VGG_fine_tuning.py 在 Model_VGG_Aug 的基础上对VGG网络的block5进行微调。 从3-4-5-6-7可以发现，网络的精度不断提升

【高清】这个版本只包含第一部分的前九章的内容，相比于第一版，增加了无监督学习等内容。

由于自己在安装这些库的时候踩了许多坑，浪费了很多时间，所以在这里把安装的过程做一个总结，并且会附上可以解决问题的网址链接，希望可以帮助大家少踩坑~~~以下是详细步骤。 1、 首先安装anaconda3 5.2.0，它对应的Python版本是3.6.5。安装时注意Windows必须已经更新好，否则会安装出错。附解决链接：点击进入 2、 由于TensorFlow版本原因，不支持3.7及以上Python版本，所以在安装时需注意。好像在后面可以靠创建虚拟环境解决，但是我没有实际操作过，所以只是把解决方法的链接放上来。（如果Python版本是3.7以下可省略这一步）点击进入 3、 官方镜像源和清华镜像源