ResNet 高精度预训练 + Faster R-CNN，性能最高能提升 3.4 mAP！ 1 前言 作为最常见的骨干网络，ResNet 在目标检测算法中起到了至关重要的作用。...在此基础上，我们分别通过 AdamW 与 SGD 来训练 Faster R-CNN ，从而获得 MMClassification 通过 rsb 训练出的预训练模型在检测任务上的效果。...在此基础上，我们通过 AdamW 来训练 Faster R-CNN ，从而获得 TIMM 预训练模型在检测任务上的效果。...来训练 Faster R-CNN，从而获得 TorchVision 通过新技巧训练出来的高精度模型在检测任务上的效果。...4 总结 通过之前的实验，我们可以看出使用高精度的预训练模型可以极大地提高目标检测的效果，所有预训练模型最高的结果与相应的参数设置如下表所示： 从表格中可以看出，使用任意高性能预训练模型都可以让目标检测任务的性能提高
在这篇文章中，你将发现在训练时如何使用Python中的Keras对深入学习模型的性能进行评估和可视化。 让我们开始吧。...在Keras中访问模型训练的历史记录 Keras提供了在训练深度学习模型时记录回调的功能。 训练所有深度学习模型时都会使用历史记录回调，这种回调函数被记为系统默认的回调函数。...它记录每个时期的训练权重，包括损失和准确性(用于分类问题中)。 历史对象从调用fit()函数返回来训练模型。权重存储在返回的对象的历史词典中。...该示例收集了从训练模型返回的历史记录，并创建了两个图表： 训练和验证数据集在训练周期的准确性图。 训练和验证数据集在训练周期的损失图。...总结 在这篇文章中，你发现在深入学习模式的训练期间收集和评估权重的重要性。 你了解了Keras中的历史记录回调，以及如何调用fit()函数来训练你的模型。以及学习了如何用训练期间收集的历史数据绘图。
在训练模型之前的工作中，我们修复了所有选项和参数，例如学习率、优化器、损失等并开始模型训练。一旦训练过程开始，就无法暂停训练，以防我们想要更改一些参数。...Lambda回调 此回调用于在训练过程中的特定时间调用某些 lambda 函数。...例如，让我们看一个例子，保存具有最佳精度的模型 filePath = "models/Model1_weights....例如，假设我们要定义自己的度量标准，该度量标准在每个 epoch 结束时计算。...在 init 方法中，我们读取计算分数所需的数据。然后在每个 epoch 结束时，我们在 on_epoch_end 函数中计算指标。
tf.keras的回调函数实际上是一个类，一般是在model.fit时作为参数指定，用于控制在训练过程开始或者在训练过程结束，在每个epoch训练开始或者训练结束，在每个batch训练开始或者训练结束时执行一些操作...同样地，针对model.evaluate或者model.predict也可以指定callbacks参数，用于控制在评估或预测开始或者结束时，在每个batch开始或者结束时执行一些操作，但这种用法相对少见...大部分时候，keras.callbacks子模块中定义的回调函数类已经足够使用了，如果有特定的需要，我们也可以通过对keras.callbacks.Callbacks实施子类化构造自定义的回调函数。...如果需要深入学习tf.Keras中的回调函数，不要犹豫阅读内置回调函数的源代码。...,losses,metrics,callbacks import tensorflow.keras.backend as K # 示范使用LambdaCallback编写较为简单的回调函数 import
一，回调函数概述 tf.keras的回调函数实际上是一个类，一般是在model.fit时作为参数指定，用于控制在训练过程开始或者在训练过程结束，在每个epoch训练开始或者训练结束，在每个batch训练开始或者训练结束时执行一些操作...同样地，针对model.evaluate或者model.predict也可以指定callbacks参数，用于控制在评估或预测开始或者结束时，在每个batch开始或者结束时执行一些操作，但这种用法相对少见...大部分时候，keras.callbacks子模块中定义的回调函数类已经足够使用了，如果有特定的需要，我们也可以通过对keras.callbacks.Callbacks实施子类化构造自定义的回调函数。...三，自定义回调函数 可以使用callbacks.LambdaCallback编写较为简单的回调函数，也可以通过对callbacks.Callback子类化编写更加复杂的回调函数逻辑。...如果需要深入学习tf.Keras中的回调函数，不要犹豫阅读内置回调函数的源代码。 ? ?
Keras库提供了一种在训练深度学习模型时计算并报告一套标准度量的方法。 除了提供分类和回归问题的标准度量外，Keras还允许在训练深度学习模型时，定义和报告你自定义的度量。...如果你想要跟踪在训练过程中更好地捕捉模型技能的性能度量，这一点尤其有用。 在本教程中，你将学到在Keras训练深度学习模型时，如何使用内置度量以及如何定义和使用自己的度量。...完成本教程后，你将知道： Keras度量的工作原理，以及如何在训练模型时使用它们。 如何在Keras中使用回归和分类度量，并提供实例。 如何在Keras中定义和使用你自定义的度量标准，并提供实例。...度量的值在训练数据集上每个周期结束时记录。如果还提供验证数据集，那么也为验证数据集计算度量记录。 所有度量都以详细输出和从调用fit（）函数返回的历史对象中报告。.../blob/master/keras/losses.py 总结 在本教程中，你已经学会如何在训练深度学习模型时使用Keras度量。
在本文中，我将使用Fashion MNIST来进行说明。然而，这并不是本文的唯一目标，因为这可以通过在训练结束时简单地在验证集上绘制混淆矩阵来实现。...我们在这里讨论的是轻松扩展keras.metrics的能力。用来在训练期间跟踪混淆矩阵的度量，可以用来跟踪类的特定召回、精度和f1，并使用keras按照通常的方式绘制它们。...在训练中获得班级特定的召回、精度和f1至少对两件事有用: 我们可以看到训练是否稳定，每个类的损失在图表中显示的时候没有跳跃太多 我们可以使用一些技巧-早期停止甚至动态改变类权值。...然而，在我们的例子中，我们返回了三个张量:precision、recall和f1，而Keras不知道如何开箱操作。...由于tensorflow 2.2，可以透明地修改每个训练步骤中的工作（例如，在一个小批量中进行的训练），而以前必须编写一个在自定义训练循环中调用的无限函数，并且必须注意用tf.功能启用自动签名。
在前系列笔记中已有了关于爱丽丝梦游仙境的例子，一直想进行中文方面的尝试，看看到底在无人干预的情况下，深度学习能够学习到很么程度，本文下载了射雕英雄传前5章，也尝试了一下简单神经网络SimpleRNN和LTSM...长短期记忆网络，在完全无干预的情况下，可以做到文本自动输出，也有标点符号，部分内容也比较可观，但距离实用还有很大差距，后续得继续考虑引入分词、词的权重，剔除虚词等来提升文本可读性 代码示例 # -*-...coding: utf-8 from __future__ import print_function from keras.callbacks import LambdaCallback from...，会看到重复字符或重复词组的长时运行 #选择值太大，模型参数过多，需要很多数据才能有效训练 model.add(SimpleRNN(128, return_sequences=False,...# 在每个周期的末尾调用函数。打印生成的文本。
图9 IMDB电影评论情感分析训练过程 训练出的电影评论情感分析模型在测试集上的准确率和损失随训练的轮次的变化如图10所示。 图10情感分析 准确率 具体数据如表5所示。...Keras库中引入手写数字数据集MNIST，它是一个包含60,000个训练样本和10,000个测试样本的数据集。...在模型中，首先添加一个卷积层Conv2D，用于提取图像特征。...metrics=['accuracy']) # 在训练过程中监测模型的精度 ⑥训练模型 使用fit()方法对构建好的神经网络进行训练，并迭代多次以逐渐优化模型。...metrics=['accuracy']) # 在训练过程中监测模型的精度 # 训练模型 history = model.fit(x_train, Y_train, #
不知道你有没有看过热播美剧《硅谷》。作为近年来最佳职场喜剧之一，《硅谷》为我们展现了程序员不为人知的一面。...闪光灯和moiré 造成的扭曲变形 最终的训练学习率和精度是这样的： ? ?...APP遇到番茄酱的情况还是会失效（但你要这样在手臂上挤番茄酱也真没办法） 最神秘的部分：100%在手机端运行并识别热狗 设计出了一个相对紧凑的神经体系结构，并且训练它来处理在移动环境中可能发现的情况，但是...他们在Keras中设计网络，使用TensorFlow进行训练，导出所有权重值，使用BNNS或MPSCNN重新实现网络（或通过CoreML导入），并将参数加载到新的实现当中。...在没有用户体验第一思维模式的情况下构建AI应用程序就像训练没有随机梯度下降的神经网络：在构建完美的AI用例的过程中，最终会陷入Uncanny Valley的局部最小值。 ?
本质上需要实现两个功能:1)使用训练样本的决策树和标签+ pre-pruning参数表示停止分裂之前的最小信息内容的一个训练,和b)另一个测试决策树,计算分类精度(类似于KNN分类器,测试函数接受一个参数并返回测试图片和标签分类精度...卷积神经网络（CNN）分类器[20分].对于卷积神经网络，您可以使用TensorFlow（张量流）后端使用Keras，类似于提供的示例代码中的那样。CNN的结构是课堂上使用的lenet结构。...使用matplotlib，请绘制将训练和测试集的精度的进化图成一个时代的函数，eprochs(时期，时代)的最大数是200，最好清楚确定概括信息内容的价值 A sample code that trains...held-out测试集将用于测试实现的分类模型的概括,但这held-out集在作业的最后期限之后提供,请注意,这个held-out集将包含获从被用于生成训练和测试的集合的相同的分布中获得的样本。...,你将只有在哪些你自己实现的部分获得分数，如果您使用一个库包或语言函数调用训练或测试一个KNN或决策树分类器，那么你的有效分数将被限制在50%（注意这个作业是本课程的一个障碍），如果有证据表明你只是从网上复制了代码
在训练过程中的不同时间点保存模型的当前权重 提前终止（early stopping）：如果验证损失不再改善，则中断训练（当然，同时保存在训练过程中得到的最佳模型） 在训练过程中动态调节某些参数值...：比如优化器的学习率 在训练过程中记录训练指标和验证指标，或将模型学到的表示可视化（这些表示也在不断更新）：Keras 进度条就是一个回调函数 keras.callbacks 模块包含许多内置的回调函数...然后你可以实现下面这些方法（从名称中即可看出这些方法的作用），它们分别在训练过程中的不同时间点被调用 on_epoch_begin -- 在每轮开始时被调用 on_epoch_end -- 在每轮结束时被调用...-- 在训练结束时被调用 这些方法被调用时都有一个 logs 参数，这个参数是一个字典，里面包含前一个批量、前一个轮次或前一次训练的信息，即训练指标和验证指标等。...在Keras 中是 BatchNormalization），即使在训练过程中均值和方差随时间发生变化，它也可以适应性地将数据标准化。
为了提升模型精度，人们设计出越来越复杂的深度神经网络模型，喂入越来越海量的数据，导致训练模型也耗时越来越长。...如果缺少反馈，训练深度学习模型就如同开车没有刹车一样。 这个时候，就需要了解训练中的内部状态以及模型的一些信息，在Keras框架中，回调就能起这样的作用。...什么是回调 Keras文档给出的定义为： 回调是在训练过程的特定阶段调用的一组函数，可以使用回调来获取训练期间内部状态和模型统计信息的视图。...过拟合是机器学习从业者的噩梦，简单说，就是在训练数据集上精度很高，但在测试数据集上精度很低。解决过拟合有多种手段，有时还需要多种手段并用，其中一种方法是尽早终止训练过程。...中常用的回调，通过这些示例，想必你已经理解了Keras中的回调，如果你希望详细了解keras中更多的内置回调，可以访问keras文档： https://keras.io/callbacks/ 参考： Keras
从 tf.keras、tf.data 等 API 的功能调整和更新来看，现在使用 TPU 加载数据集、训练和模型推理会更方便一些。...tf.keras 对 TPU 的支持 增加了在 GPU 和 Cloud TPUs 上对混合精度（mix precision）的支持； tf.Keras 中的 compile、fit、evaluate、predict...tf.distribute 对 TPU 的支持 支持在 TPU 和 TPU pods 上定制训练循环，通过以下 API 即可： strategy.experimental_distribute_dataset...）中获得； tf.data tf.data datasets 和分布式策略都进行了改进，以获得更好的性能。...tf.keras 导出 tf.keras.backend 中的 depthwise_conv2d； 在 Keras Layers 和 Models 中，删除 trainable_weights、non_trainable_weights
在最后一个Dense层中，我们使用‘softmax’函数输出一个向量，给出两个类中每个类的概率。...此外，也甚至可以使用MobileNetV2以获得更高的精度。...同时，我们可以训练更多的迭代，以获得更高的精度，以免发生过拟合。...30个时期之后，我们的模型中训练集的精度为98.86%，测试集的精度为96.19%。...代码中需要的.xml文件可以在公众号后台回复“口罩检测”获得。
在keras.optimizers子模块中，它们基本上都有对应的类的实现。...四、回调函数callbacks tf.keras的回调函数实际上是一个类，一般是在model.fit时作为参数指定，用于控制在训练过程开始或者在训练过程结束，在每个epoch训练开始或者训练结束，在每个...batch训练开始或者训练结束时执行一些操作，例如收集一些日志信息，改变学习率等超参数，提前终止训练过程等等。...该回调函数被所有模型默认添加，在BaseLogger之后被添加。 EarlyStopping： 当被监控指标在设定的若干个epoch后没有提升，则提前终止训练。...给定学习率lr和epoch的函数关系，根据该函数关系在每个epoch前调整学习率。 CSVLogger：将每个epoch后的logs结果记录到CSV文件中。
FP = Floating Point 浮点算术 在计算中，浮点算术( FP ) 是使用实数的公式表示作为近似值来支持范围和精度之间的权衡的算术。...是指训练时在模型中同时使用 16 位和 32 位浮点类型，从而加快运行速度，减少内存使用的一种训练方法。...通过让模型的某些部分保持使用 32 位类型以保持数值稳定性，可以缩短模型的单步用时，而在评估指标（如准确率）方面仍可以获得同等的训练效果。...因此，在这些设备上应尽可能使用精度较低的 dtype。但是，出于对数值的要求，为了让模型训练获得相同的质量，一些变量和计算仍需使用 float32。...利用 Keras 混合精度 API，float16 或 bfloat16 可以与 float32 混合使用，从而既可以获得 float16/bfloat16 的性能优势，也可以获得 float32 的数值稳定性
每幅帧就是彩色图像，可以存储在形状是 (宽度，高度，通道) 的 3D 张量中 视屏 (一个序列的帧) 可以存储在形状是 (帧数，宽度，高度，通道) 的 4D 张量中 一批不同的视频可以存储在形状是 (样本数...损失函数 在 Keras 里将层连成模型确定网络架构后，你还需要选择以下两个参数，选择损失函数和设定优化器。 在训练过程中需要将最小化损失函数，这它是衡量当前任务是否已成功完成的标准。...在训练时，相应的回调函数的方法就会被在各自的阶段被调用。 在本例中，我们定义的是 on_epoch_end()，在每期结束式，一旦精度超过 90%，模型就停止训练。...在 Epoch = 8 时，训练精度达到 90.17%，停止训练。 1.6 预测模型 Keras 预测模型和 Scikit-Learn 里一样，都用是 model.predict()。...在全连接层前我们放了两组 Conv2D + MaxPooling2D。 ? ? 效果一下子出来了，训练精度 98.71% 但是验证精度只有 91.36%，明显的过拟合。画个图看的更明显。 ? ?
这使我们可以在模型训练的过程中实时捕捉模型的性能变化，为训练模型提供了很大的便利。 在本教程中，我会告诉你如何在使用Keras进行深度学习时添加内置指标以及自定义指标并监控这些指标。...为回归问题提供的性能评估指标 Keras为分类问题提供的性能评估指标 Keras中的自定义性能评估指标 Keras指标 Keras允许你在训练模型期间输出要监控的指标。...损失函数和Keras明确定义的性能评估指标都可以当做训练中的性能指标使用。 Keras为回归问题提供的性能评估指标 以下是Keras为回归问题提供的性能评估指标。...Keras Metrics API文档 Keras Metrics的源代码 Keras Loss API文档 Keras Loss的源代码 总结 在本教程中，你应该已经了解到了如何在训练深度学习模型时使用...具体来说，你应该掌握以下内容： Keras的性能评估指标的工作原理，以及如何配置模型在训练过程中输出性能评估指标。 如何使用Keras为分类问题和回归问题提供的性能评估指标。
今年 4 月，该团队发布了适用于多 GPU、TPU 和混合精度训练的 PyTorch 新库「Accelerate」。...与此同时，Hugging Face 在课程中使用的所有库都可以通过 Python 包获得。...本部分课程结束时，你将熟悉 Transformer 模型的工作原理，并了解如何使用 Hugging Face Hub 中的模型，在数据集上对其进行微调，以及在 Hub 上共享结果。...第 5 章到第 8 章（进阶）介绍了在深入研究经典的 NLP 任务之前，首先介绍了数据集和 Tokenizers 的基础知识。本部分结束时，你将能够自己解决最常见的 NLP 问题。...第 9 章到第 12 章（高级），会进行深入的学习，展示了专业架构（内存效率，长序列等），并教你如何为用例编写自定义对象。在本部分结束时，你将会解决复杂的 NLP 问题。
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