对于卷积神经网络而言，特征提取就是取出之前训练好的网络的卷积基，在上面运行新数据，然后在输出上面 训练一个新的分类器. 为什么仅重复使用卷积基？我们能否也重复使用密集连接分类器？...但是，分类器学到的表示必然是针对于模型训练的类别，其中仅包含某个类别出现在整张图像中的概率信息。此外，密集连接层的表示不再包含物体在输入图像中的位置信息。...密集连接层舍弃了空间的概念，而物体位置信息仍然由卷积特征图所描述。如果物体位置对于问题很重要，那么密集连接层的特征在很大程度上是无用的。 ...如果在编译之后修改了权重的 trainable 属性，那么应该重新编译模型，否则这些修改将被忽略。 现在你可以开始训练模型了，使用和前一个例子相同的数据增强设置。...(1) 在已经训练好的基网络（base network）上添加自定义网络。 (2) 冻结基网络。 (3) 训练所添加的部分。 (4) 解冻基网络的一些层。 (5) 联合训练解冻的这些层和添加的部分。
密集层将矢量作为输入（1D），而当前输出是3D张量。首先将3D输出展平（或展开）为1D，然后在顶部添加一个或多个Dense图层。数据集有5个类，从下载的数据集的元数据中获取该值。...在编译和训练模型之前冻结卷积基是很重要的，通过设置来实现base_model.trainable = False。通过冻结可以防止在训练期间更新基础模型中的权重。...但是，仍然可以通过执行微调来改善此模型的性能。 微调预先训练好的网络 在上一步中，仅在Inception V3基础模型的基础上训练了几层。训练期间未预先更新预训练基础网络的权重。...注意：只有在训练顶级分类器并将预先训练的模型设置为不可训练后，才应尝试此操作。...它还使能够对卷积神经网络模型进行有效的训练。 使用tf.keras不仅从头开始构建CNN，而且还能够重复使用预先训练好的网络，在短时间内在鲜花数据集上获得更高的准确度。
每个人都参与其中 每一个主流框架，如Tensorflow，Keras，PyTorch，MXNet等，都提供了预先训练好的模型，如Inception V3，ResNet，AlexNet等，带有权重： Keras...事实上，他们报告的准确率(截至2019年2月)通常高于实际的准确率。 当部署在服务器上或与其他Keras模型按顺序运行时，一些预先训练好的Keras模型会产生不一致或较低的精度。...了解(并信任)这些基准测试非常重要，因为它们允许你根据要使用的框架做出明智的决策，并且通常用作研究和实现的基线。 那么，当你利用这些预先训练好的模型时，需要注意什么呢?...正如Curtis的帖子所说： 使用batch normalization的Keras模型可能不可靠。对于某些模型，前向传递计算(假定梯度为off)仍然会导致在推断时权重发生变化。...由于同样的原因，在冻结层时不应该更新mini-batch的统计数据：它可能导致较差的结果，因为下一层没有得到适当的训练。
微调模型的步骤如下： 1）在已经训练好的基网络上添加自定义网络； 2）冻结基网络； 3）训练所添加的部分； 4）解冻基网络的一些层； 5）联合训练解冻的这些层和添加的部分。...比如上述：训练好的卷积基可以说我们训练好的Vgg网络，我们丢掉后面的分类器，接上我们自己想要的分类器，比如说添加一个Dense层等等，然后再重新训练的时候，不让我们的vgg网络的变量参加训练，只训练我们的分类器...weights：指定模型初始化权重检查点 include_top：指定模型最后是否包含密集连接分类器。默认情况下，这个密集连接分类器对应于ImageNet的1000个类别。...#include_top:是否包含后面的全连接层 #开始使用卷积基 model=tf.keras.Sequential() model.add(covn_base) #在另一个网络中去调用这个网络...covn_base.trainable=False #不要动已经训练好了的权重 ?
在实际应用中，深度学习相关的研究人员和从业者通常运用迁移学习和微调方法，将ImageNet等数据集上训练的现有模型底部特征提取层网络权重传递给新的分类网络。这种做法并不是个例。 这种做法的效果很好。...上得到一个预训练好的ConvNet网络，删除网络顶部的全连接层，然后将ConvNet网络的剩余部分作为新数据集的特征提取层。...代码3 设置了标志位include_top = False，去除ImageNet网络的全连接层权重，因为这是针对ImageNet竞赛的1000种日常对象预先训练好的网络权重。...因为如果不固定相关层，随机初始化网络权重会导致较大的梯度更新，进一步可能会破坏卷积层中的学习权重。我们应用迁移学习，训练得到稳定的最后全连接层后，可以再通过微调的方法训练更多的网络层。...代码8 模型预测 现在我们通过keras.model保存训练好的网络模型，通过修改predict.py中的predict函数后，只需要输入本地图像文件的路径或是图像的URL链接即可实现模型预测。
因此，更常见的是微调一个在大数据集上已经训练好的模型，就像 ImageNet（120 万的标注图像），然后在我们的小数据集上继续训练（即运行反向传播）。...另一个问题是，如果我们的数据集很小，那么在小数据集上微调预先训练的网络可能会导致过拟合，特别是如果网络的最后几层是全连接层，就像 VGG 网络的情况。...例如，ImageNet 上经过预先训练的网络带有 1000 个类别的 softmax 层。...确保执行交叉验证，以便网络具有很好的泛化能力。 2. 使用较小的学习率去训练网络。因为我们期望预先训练的权重相比随机初始化权重要好很多，所以不希望过快和过多地扭曲这些权重。...在 Keras 中微调 在这篇文章的第二部分，我将详细介绍如何在 Keras 中对流行模型 VGG，Inception V3 和 ResNet 进行微调。
因此，很多研究者在改进模型时采用的方法是在专家设计和构建的模型基础上进行深入研究，一般情况下，专家会开源构建的模型结构和原理，有些会给出相应训练好的模型参数，可供其它研究人员直接使用，比如迁移学习等。...此外，可以考虑其它看起来不太明显的领域，共享潜在的相似特征。 2.使用一个小的学习率：由于预先训练的权重通常比随机初始化的权重要好，所以修改参数时应该更细致些！...4.限制权重大小：可以限制某些层权重的最大范数（绝对值）以使得模型更加泛化。 5.不要修改第一层：神经网络的第一个隐藏层倾向于捕捉通用和可解释的特征，例如形状、曲线等。...因此，在应用迁移学习时，一般不会对经典模型的第一层进行修改，并且专注于优化其它层或添加隐藏层。 6.修改输出层：将模型默认值替换为适合的新激活函数和输出大小。...概率太低会导致收获甚微，太高导致训练不好； 在输入层和隐藏层上都使用dropout，这已被证明可以提高深度学习模型的性能； 使用衰减大的学习速率和大的动量； 限制权重，大的学习速率可能导致梯度爆炸，相关论文表明
然后将这些特征输入一个新的分类器，从头开始训练 ，简言之就是用提取的特征取代原始输入图像来直接训练分类器 图像分类的卷积神经网络包含两部分:首先是一系列池化层和卷积层，最后是一个密集连接分类器。...对于卷积神经网络而言，特征提取就是取出之前训练好的网络的卷积基，在上面运行新数据，然后在输出上面训练一个新的分类器 重复使用卷积基的原因在于卷积基学到的表示可能更加通用，因此更适合重复使用 某个卷积层提取的表示的通用性...(以及可复用性)取决于该层在模型中的深度。...)可以查看可以训练的权重张量个数，此时应该注意每一层有两个张量(主权重矩阵和偏置向量) Demo如下 import os from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator...微调这些更专业化的特征更加有用，因为它们需要在你的新问题上改变用途 训练的参数越多，过拟合的风险越大 微调网络的步骤如下 在已经训练好的基网络（base network）上添加自定义网络 冻结基网络
当然，这个预先训练过的模型必须公开，这样我们就可以利用这些模型并重新使用它们。 重用模型 在我们掌握了这些预先训练好的模型之后，我们重新定位学习到的知识，包括层、特征、权重和偏差。...有几种方法可以将预先训练好的模型加载到我们的环境中。最后，它只是一个包含相关信息的文件/文件夹。...它通常会有所有的层和权重，你可以根据你的意愿调整网络。 对问题进行微调 现在的模型也许能解决我们的问题。对预先训练好的模型进行微调通常更好，原因有两个： 这样我们可以达到更高的精度。...在我们将自定义层添加到预先训练好的模型之后，我们可以用特殊的损失函数和优化器来配置它，并通过额外的训练进行微调。...下面是对这些模型的基准分析，这些模型都可以在Keras Applications中获得。 ?
该网络的核心思想是密集连接，即每一层都接收其前面所有层的输出作为输入。DenseNet121是该家族中的一个特定模型，其中121表示网络的总层数。...DenseNet121的主要特点如下： 密集连接（Dense Connection）：在一个Dense Block内，第 i 层的输入不仅仅是第 i−1 层的输出，还包括第 i−2 层、第 i−3 层等所有之前层的输出...特性/算法 DenseNet ResNet 连接方式 每一层都与其前面的所有层密集连接 每一层仅与其前一层进行残差连接 参数效率 更高，由于特征复用 相对较低 特征复用 高度的特征复用，所有前面层的输出都用作每一层的输入...模型： # 预训练权重和全连接层 model = DenseNet121(weights='imagenet', include_top=True) # 预训练权重但无全连接层（用于特征提取） model...（提供包括数据集、训练预测代码、训练好的模型、WEB网页端界面、远程安装调试部署）。
，介绍如何使用预先训练好的神经网络，结合实际的功能需求，来实现一些图像任务；比如：实现对猫和狗的图像进行分类。...预先训练好的神经网络，通常称为“预训练模型”，它在大型数据集上进行训练，取得业界认可的效果，开源给广大开发者使用的模型。本文主要介绍在keras中的关于图像任务的开源模型。...top-1 accuracy和 top-5 accuracy 是指模型在 ImageNet 验证数据集上的性能； Depth 是指网络的拓扑深度；这包括激活层、批次规范化层等。...预训练模型的优点 1）模型在足够大的数据集中训练，通常是业界的通用模型（比如：图像视觉的模型）； 2）预训练模型的权重是已知了，往往不用再花时间去训练；只需训练我们自定义的网络结构即可。...iter(train_dataset)) feature_batch = base_model(image_batch) print(feature_batch.shape) 冻结base_model，对预先训练好的模型
训练完成后，我们可以逐层检查网络的权重并找出重要的权重。可以使用多种启发式方法做出此决定- 我们可以以降序的方式对权重进行排序，并选择队列中较早出现的权重。...修剪训练好的神经网络 现在，我们对所谓的重要权重有了相当的了解，我们可以讨论基于幅度的修剪。在基于幅度的修剪中，我们将权重大小视为修剪的标准。通过修剪，我们真正的意思是将不重要的权重归零。...这是权重学习后将发生的变换的图形表示- ? 它也可以应用于偏差。要注意这里我们考虑的是接收形状（1,2）且包含3个神经元的输入的整个层。通常建议在修剪网络后对其进行重新训练，以补偿其性能的下降。...因此，在修剪已经训练好的网络之后，将具有上述刚刚初始化的子网络称为Of Winning Tickets。 ?...现在，当我们尝试使用在不同数据集上预先训练的模型进行迁移学习时，这种重要性实际上可以改变。优化源数据集时重要的权重可能对目标数据集不重要。 ?
每个紧密层只负责自身的权重矩阵，权重矩阵是神经元与输 # 入的所有连接权重。紧密层还要负责偏置项 # （每个神经元都有一个偏置项）矢量。...（不设置的话，默认的周期 # 数是1，肯定是不能收敛到一个好的解的）。...如果模型在训练集上的表现优于在验证集上的表现，可能模型在训 # 练集上就过拟合了（或者就是存在bug，比如训练集和验证集的数据不匹配）。...，可以让用户指明一个Keras列表，让Keras在训练开始和结束、每个周期开 # 始和结束、甚至是每个批次的前后调用。...这么做可以不必担心训练时间过长和训练集过拟合：只需加载训练好的模型，就能保 # 证是在验证集上表现最好的模型。
迁移学习 当您从头开始训练深度神经网络时，您通常会随机初始化权重。这是初始化神经网络的最佳方法吗？答案通常是否定的。 首先，深度学习是关于表征的。在经典机器学习中，特征需要手工制作。...在中间层切割通常会导致性能不佳。这是由于通过微调在中间层中达到的脆弱平衡。 使用预先训练的权重总是比使用随机初始化的权重更好。这是因为通过先训练另一个任务，你的模型学会了它本来不会学到的特征。...当重新训练这些预先训练的权重时，可以获得更好的表现——最终对它们使用较低的学习率。...设置 library(keras) 下载并准备 CIFAR10 数据集 CIFAR10 数据集包含 10 个类别的 60,000 张彩色图像，每个类别有 6,000 张图像。...在顶部添加密集层 为了完成我们的模型，您需要将卷积基（形状为 (3, 3, 64)）的最后一个输出张量输入一个或多个 Dense 层以执行分类。密集层将向量作为输入（1D），而当前输出是 3D 张量。
MNIST 数据集的一个例子，28×28 像素大小。注意：我加了有条件的格式，这样有更大数字的像素会显得更红。 我用了一个非常著名的深度学习库 Keras，然后把我模型中训练好的权重放到表里。...训练好的权重只是数字。把它们放到表格里就是说从模型里复制然后粘贴到表格里。最后一步是在表格里加上复制模型功能的公式，就用传统的加法、乘法等。...让我再说一次：用来重现一个深度学习模型的数学就是乘法和加法。 Keras 文档：https://keras.io 下图是模型每一层的权重/参数。权重是机器学习模型自动学来的。...第二部分是，在表格靠后的」密集层「（即全连接层，这么命名是因为这里每一个神经元都有好多参数）是用来分类的。一但你有了这些纹理，这些密集层的作用其实就是对每一个可能的数计算一堆线性回归，然后给一个分数。...在这里，我们最终得到了 8 个输出，在深度学习里它们被称为「神经元」。 想要最终找出这些卷积核和密集层中正确的权重，是非常繁杂的一项工作。
假设我有一个预先训练好的图像分类器，我用它对一幅图像进行分类（“告诉我这是否是猪，牛或羊”） - 在代码上如何体现？...我将通过一个小型手写的C ++卷积神经网络的形式来演示一个示例，其中只包含“执行”代码，不包含训练逻辑。它将使用来自Keras中类似模型的预先训练的数据，这些数据会在稍后发布。...weights_ 或biases_为开头的变量是从Keras中导出的训练好的值。它们的定义在weights.cpp中。...模型中的层 每个图层函数都需要一个张量作为输入。训练好的层还需要包含层权重和偏差的张量。 卷积层（Convolution layer） 这里显示了其核心代码，其余部分在convolve函数中实现。...每个函数都有一些模板，还有一些额外的代码使用libpng加载图像文件。 在Keras还有另外一中层，dropout层。我们的代码中没有这一层，因为它只在训练时使用。
下面我们将详细说明一个在 TensorFlow 下训练神经网络的简单实例：即用随机数据训练一个两层的网络，激活函数为 ReLU。...可以使用 optimizer 来计算梯度和更新权重系数；记得要执行 optimizer 的输出！ ? 使用预先定义的常用损失函数： ?...高级 Wrapper——Keras Keras 可以理解为是一个在 TensorFlow 顶部的 layer，它可以让一些工作变得更加简单（也支持 Theano 后端）。 ?...Pytorch 中的张量（Tensor）设置 PyTorch 中的张量就像 numpy 中的数组，但是这些张量可以在 GPU 上运行； 这里我们用 PyTorch 的张量设置了一个两层网络： ?...注意：使用带有 torchvision 的预先训练好的模型（pretrained model）将会更加简单易行。 F. Torch 和 pytorch 的简单对比 ?
通过这种方式，对于每个单词，只要它在词汇表中存在，就会将该单词在相应的位置设置为1，而向量中其它的位置设置为0。但这种方式可能为每个单词创建相当大的向量，且不会提供任何其他信息，例如单词之间的关系。...这里有两种方法，其中一种是在训练神经网络时训练词嵌入（word embeddings ）层。另一种方法是使用预训练好的词嵌入。 现在，需要将数据标记为可以由词嵌入使用的格式。...这种情况下，就可以使用Keras 的嵌入层，它采用先前计算的整数并将它们映射到嵌入的密集向量，需要设定以下参数： input_dim：词汇量的大小 output_dim：密集向量的大小 input_length...Non-trainable params: 0_________________________________________________________________ 可以看到，有87350个新参数需要训练，嵌入层的这些权重初始化使用随机权重初始化...在NLP中，也可以使用预先计算好的嵌入空间，且该嵌入空间可以使用更大的语料库。
在 Keras 内置层中，唯一具有不可训练权重的层是BatchNormalization层，我们将在第九章讨论。...因为顶部的Dense层是随机初始化的，非常大的权重更新会通过网络传播，有效地破坏先前学到的表示。 在 Keras 中，通过将其trainable属性设置为False来冻结一个层或模型。...=False) conv_base.trainable = False 将trainable设置为False会清空层或模型的可训练权重列表。...使用这种设置，只有我们添加的两个Dense层的权重将被训练。总共有四个权重张量：每层两个（主要权重矩阵和偏置向量）。请注意，为了使这些更改生效，您必须首先编译模型。...出于同样的原因，只有在顶部的分类器已经训练好后，才能微调卷积基的顶层。如果分类器尚未训练好，那么在训练过程中通过网络传播的误差信号将会太大，并且之前由微调层学到的表示将被破坏。
使用预设计的模型预测 概述 通常对于神经网络来说，如果自己训练将会非常的费时间，有一种方法就是用别人在大样本上训练好的数据，然后使用在自己的网络上，比如，我们的分类目标是猫和狗的分类，如果存在一种大数据的动物分类器...，那么就可以实现我们猫和狗分类的目的 有两种方式实现 特征提取 微调模型 特征提取 特征提取是使用之前网络学到的特征来从新样本中提取出需要的特征 神经网络由卷积核和最后的分类器组成，一般特征提取使用的是训练好的卷积核...from keras.applications import VGG16 # VGG16是一个网络框架 conv_base = VGG16(weights='imagenet',#指定模型初始化的权重检查点...include_top=False,#指定模型最后是否包含密集连接分类器 input_shape=(150, 150, 3))# 输入图片的张量，长宽和深度 conv_base.summary...inputs_batch, labels_batch in generator:#生成器 features_batch = conv_base.predict(inputs_batch)#用预先训练好的模型生成特征
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