Kaggle_Titanic 17％的人使用keras和深度学习神经网络向泰坦尼克号Kaggle竞赛提交的作品最多

基于Keras实现的声纹识别预训练模型，大数据训练的模型，源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition-Keras

在训练深度学习模型的时候，通常将数据集切分为训练集和验证集．Keras提供了两种评估模型性能的方法： 使用自动切分的验证集 使用手动切分的验证集 一．自动切分 在Keras中，可以从数据集中切分出一部分作为验证集，并且在每次迭代(epoch)时在验证集中评估模型的性能． 具体地，调用model.fit()训练模型时，可通过validation_split参数来指定从数据集中切分出验证集的比例． # MLP with automatic validation set from keras.models import Sequential from keras.layers import Den

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主要介绍了使用keras实现densenet和Xception的模型融合，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

用于Apache Spark / Flink和Ray上的分布式TensorFlow，Keras和PyTorch的统一数据分析和AI平台 什么是Analytics Zoo？ Analytics Zoo无缝地将TensorFlow，Keras和PyTorch扩展到分布式大数据（使用Spark，Flink和Ray）。 用于将AI模型（TensorFlow，PyTorch，OpenVINO等）应用于分布式大数据的端到端管道 使用Spark代码内联编写或以进行分布式训练和推理。 管道中的本机深度学习（TensorFlow / Keras / PyTorch / BigDL）支持。 通过RayOn

我正在参加天池上的一个竞赛，刚开始用的是DenseNet121但是效果没有达到预期，因此开始尝试使用模型融合，将Desenet和Xception融合起来共同提取特征。 代码如下： def Multimodel(cnn_weights_path=None,all_weights_path=None,class_num=5,cnn_no_vary=False): ''' 获取densent121,xinception并联的网络 此处的cnn_weights_path是个列表是densenet和xception的卷积部分的权值 ''' input_layer=Input(shape=(2

今天小编就为大家分享一篇keras 特征图可视化实例(中间层)，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

监控视频中的道路事故检测 北京大学团队2018 Road_Accident数据集上监视视频（ ）的真实世界异常检测的实现和修改版本。 数据集 道路事故数据集包含796个* .mp4格式的视频（330正常，366异常，100测试）。 数据集链接：正在更新 C3D提取器：使用3D卷积网络学习时空特征（ ）。 使用Google Colab（）提取视频的C3D功能 按照笔记本中的说明提取视频功能。 训练 检查此笔记本以查看文档以及培训/测试过程。 Keras 1.1.0 Theano 0.9.0 的Python 3 可视化结果 Django Web应用程序。 有关更多详细信息，请参见目录。 档案结构 文件/目录 说明 提取C3D视频功能 Python，Matlab通用脚本 测试视频的Groudtruth批注 用于建立C3D Caffe模型的配置文件 训练/测试代码 Jupyter

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