绘制Keras历史 用于打印python软件包 如何安装此软件包? 和往常一样,只需使用pip下载即可: pip install plot_keras_history 测试覆盖率 由于某些软件处理覆盖率有时会略有不同,因此以下是其中三个: 用法 假设您有一个由函数my_keras_model生成的模型: 绘制训练历史 在以下示例中,我们将看到如何绘制以及显示或保存训练历史记录: from plot_keras_history import plot_history import matplotlib . pyplot as plt model = my_keras_model () history = model . fit (...) plot_history ( history ) plt . show () plot_history ( history , path =
2021-04-15 04:40:53 1.09MB Python
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用GoogleNet实现fashion_mist数据集,准确率91.3%,损失精度为47.3%
2021-04-14 22:51:21 4KB keras 人工智能 GoogleNet mnist
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keras实现resnet50,用的数据集是fashion_mnist 实现后准确率是91.3%,损失率是53.7%
2021-04-14 21:51:18 6KB keras mnist resnet50
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u-net实现语义分割、keras框架、python 10个类别+1类背景信息、m2nist数据集 训练样本: train_x(4900,64,84) train_y(4900,64,84,11)
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keras语义分割FCN实现 FCN32 unet segnet实现 代码已经跑通,现在把源码分享,h5文件太大了,只能单独上传了,后续需要把h5文件加到对应的地方就可以运行啦,py36版本
2021-04-14 18:57:13 204.32MB 深度学习 语义分割
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凯拉斯的密集网 DenseNet在Keras中实现密集的论文 现在支持更高效的DenseNet-BC(DenseNet-Bottleneck-Compressed)网络。 使用DenseNet-BC-190-40模型,它可以在CIFAR-10和CIFAR-100上获得最先进的性能 建筑 DenseNet是对广泛残差网络的扩展。 根据论文: The lth layer has l inputs, consisting of the feature maps of all preceding convolutional blocks. Its own feature maps are pass
2021-04-13 18:50:39 1.21MB deep-learning paper keras densenet
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keras resnet 迁移训练数据 和 读取数据
2021-04-13 16:47:44 5KB resnet
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通过tensorflow.keras.datasets.mnist.load_data()导入数据集时,由于需要google的服务器,国内无法访问资源。
2021-04-13 16:22:09 10.96MB 数据集 mnist
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PM2.5的时间序列预测 基于Keras的LSTM实现的PM2.5的时间序列预测。 环境:python 3.6.6,Tensorflow 1.15.0,Keras 2.3.1
2021-04-12 18:12:29 7.61MB
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tensorflow2.0 keras 图片识别 可视化终端 图片预处理 可上传图片,并对图片进行裁剪、预处理,给出识别结果,适合初学者共同交流学习饿
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