为此，微软就做了一套能在不同的深度学习框架之间进行交互式操作的工具集——MMdnn，它是一个综合性的跨框架解决方案，能够用于深度神经网络模型的转换，可视化及诊断等操作，可在Caffe，Keras，MXNet...本质上，它就是把一个框架训练的多个DNN模型转换成其他框架下的模型，主要功能如下： 模型文件转换器：在不同框架之间转换DNN模型 模型代码片段生成器：为不同框架生成训练或推理代码片段 模型可视化工具：可视化不同框架下...DNN模型的网络架构和参数 模型兼容性测试(正在完善中) 安装 对于稳定版本的MMdnn，你可以通过如下命令获得： pip installhttps://github.com/Microsoft/MMdnn...://github.com/Microsoft/MMdnn.git@master 功能 模型转换 从学术界到产业界，存在各种各样的深度学习框架来供开发人员、研究人员设计模型，然而，对于神经网络的结构，每种框架都有它自己的定义...为此，我们提供了一个这样的模型转换器，来帮助开发人员通过中间表示格式在不同框架之间实现模型的转换。
为此，微软就做了一套能在不同的深度学习框架之间进行交互式操作的工具集——MMdnn，它是一个综合性的跨框架解决方案，能够用于深度神经网络模型的转换，可视化及诊断等操作，可在Caffe，Keras，MXNet...本质上，它就是把一个框架训练的多个DNN模型转换成其他框架下的模型，主要功能如下： 模型文件转换器：在不同框架之间转换DNN模型 模型代码片段生成器：为不同框架生成训练或推理代码片段 模型可视化工具：可视化不同框架下...DNN模型的网络架构和参数 模型兼容性测试(正在完善中) 安装 对于稳定版本的MMdnn，你可以通过如下命令获得： pip install https://github.com/Microsoft/MMdnn...://github.com/Microsoft/MMdnn.git@master 功能 模型转换 从学术界到产业界，存在各种各样的深度学习框架来供开发人员、研究人员设计模型，然而，对于神经网络的结构，每种框架都有它自己的定义...为此，我们提供了一个这样的模型转换器，来帮助开发人员通过中间表示格式在不同框架之间实现模型的转换。
前面讲到了我的480万变异里面里面有一些在dbSNP数据库里面记录着可能是somatic的变异，让我有点担心，尤其是我还看到了好几个MUC系列基因，主要是黏液素家族基因,而Mucin gene expression...in the effusions of otitis media with effusion.让我想起了儿时的种种不愉快，反正这个也不是什么隐私了，曝就曝吧！...emedicine.medscape.com/article/994656-treatment http://emedicine.medscape.com/article/994656-medication 本文的重点是探究如何把现有的研究结果的我的全基因组测序数据结合起来...我的搜索关键词是：Otitis Media With Effusion gene ，谷歌可以得到一系列的结果，当然需要你英文水平还行才能看下去。...也就是这个科学团体研究了近万人才得到了这个可疑位点，跟OME显著相关的。 前面我们已经把我的vcf文件添加了dbSNP的标签，简单搜索一下发现，我的确有这个变异，唉。
LIME：我可以解释任何一个分类模型的预测结果 ? image-20210630115214018 论文标题：“Why Should I Trust You?”...例如，对于文本来说，就是某个词是否出现这样的特征，对于图像来说，就是某个区域是否出现。 我画了一个图来示意这个转化过程： ? 如何转化 2....对于复杂度的话，本文使用了一种近似的更简单的方法：先用LASSO算法来控制线性模型的非零特征个数，再直接优化上面的L即可。 我再画一个图来示意LIME的训练过程： ?...LIME流程图 重点注意： 这里g和f使用的训练数据是不同的，但我们希望他们的输出结果是逼近的。 我们是针对一个样本进行解释，即给定一个样本，解释为什么模型这样预测。 先“转换”，再“转换回来”。...g的各个w可以可视化出来，看出不同特征的贡献程度。比如下面的例子： ? 通过对两个模型，在同一个样本上的解释，我们可以发现第一个模型解释性更好，因为找到了正确的特征。
最近，Facebook AI 的研究者就进行了这方面的尝试，把 Transformer 用到了目标检测任务中，还取得了可以媲美 Faster R-CNN 的效果。...在性能上，DETR 可以媲美当前的 SOTA 方法，但架构得到了极大简化。...论文链接：https://arxiv.org/pdf/2005.12872v1.pdf 为了方便大家复现 DETR 的结果，Facebook 还在 GitHub 上开源了该模型的代码和预训练模型。...之后为展示 DETR 的多功能与可扩展性，研究者提供了其在全景分割中的结果，在实验中保持 DETR 模型的权值不变，仅对一小部分扩展模块进行训练。...将 DETR 用于全景分割 全景分割最近在计算机视觉社区受到了广泛关注。
直播过程中，我们也收到了一系列关于评分卡模型的疑问，现将部分问答整理出来，供大家参考。感兴趣的同学也可关注顶象公众号或视频号回看直播重点。Q1：评分卡模型为什么要做筛选特征，使用更多特征不是更好吗？...管胜：这个问题非常好，从算法的推理来看，特征越多模型的效果会越好，但是要注意，这个好可能仅仅发生在训练集上，对于测试集可能就不好了，它跟特征分箱是同一个道理，箱分得越细越多，过拟合的风险就越大，特征越多同样也会存在过拟合的风险...Q3：分箱合并的过程，卡方检验合并与WOE合并，哪一种效果更好？管胜：这是2种完全不同的分箱合并的思路，不过他们的共同点都是：有监督的，利用标签的信息来判断是否需要合并。...管胜：首先还是要有一定的数学与统计学基础，对于传统机器学习来说，更多的都是统计学的知识，建议先学习概率论与数理统计，另外还需要学习线性代数。...对于深度学习，复杂的理论公式反而不多，建议多看引用量大的优秀Paper，学习更多的网络设计的原因与技巧。Q6：我看您用的是自研的机器学习平台，内置了哪些算法呢？
自定义Oauth2登录认证成功和失败的返回结果； JWT令牌过期或者签名不正确，网关认证失败的返回结果； 携带过期或者签名不正确的JWT令牌访问白名单接口，网关直接认证失败。...我们之前使用的都是统一的通用返回结果CommonResult，Oauth2的这个结果显然不符合，需要统一下，通用返回结果格式如下； /** * 通用返回对象 * Created by macro on...认证失败返回结果 认证成功的结果统一了，认证失败的结果我们也得统一下吧，先来看下原来认证失败的结果； ?...我们仔细查看下登录认证的默认实现可以发现，很多认证失败的操作都会直接抛出OAuth2Exception异常，对于在Controller中抛出的异常，我们可以使用@ControllerAdvice注解来进行全局处理...兼容白名单接口 其实对于白名单接口一直有个问题，当携带过期或签名不正确的JWT令牌访问时，会直接返回token过期的结果，我们可以访问下登录认证接口试试； ?
在这篇文章中，我将解释我是如何利用Keras（tf.keras）建立一个Wide & Deep神经网络，并基于产品描述来预测葡萄酒的价格。...对于那些刚接触Keras的人来说，这个用于构建ML模型的TensorFlow API，已经是更高级别的方法了。如果你想直接获取代码，可以去GitHub上查找。...在这种情况下，我分别尝试了wide模型和deep模型，又将它们结合起来，结果发现wide & deep组合精确度最高。...Keras也有可以作此处理的实用工具。我们用pad_sequences函数在每个描述向量中加入零点，以便它们长度相同（我将170设为最大长度，这样就无需缩短描述）。 ?...终于到了最激动人心的时刻，现在让我们看看基于数据的模型性能，这样的表现是前所未有的。
一般来说，模型设计得太宽，太深，或者分辨率太高。刚开始的时候，增加这些特性是有用的，但很快就会饱和，然后模型的参数会很多，因而效率不高。...但首先，让我们看看他们得到了什么结果。 ? 由于参数的数目相当少，这个模型族是非常高效的，也提供更好的结果。现在我们知道了为什么这些可能会成为标准的预训练模型，但是缺少了一些东西。...EfficientNet-B1的结构 EfficientNet-B2 它的架构与上面的模型相同，唯一的区别是特征图(通道)的数量不同，增加了参数的数量。 EfficientNet-B3 ?...EfficientNet-B7的结构 很容易看出各个模型之间的差异，他们逐渐增加了子block的数量。如果你理解了体系结构，我鼓励你将任意的模型打印出来，并仔细阅读它以更彻底地了解它。...下面的表表示了EfficientNet-B0中卷积操作的内核大小以及分辨率、通道和层。 ? 此表已包含在原始论文中。对于整个模型族来说，分辨率是一样的。我不确定卷积核的大小是否改变了。
一般来说，模型设计得太宽，太深，或者分辨率太高。刚开始的时候，增加这些特性是有用的，但很快就会饱和，然后模型的参数会很多，因而效率不高。...但首先，让我们看看他们得到了什么结果。 由于参数的数目相当少，这个模型族是非常高效的，也提供更好的结果。现在我们知道了为什么这些可能会成为标准的预训练模型，但是缺少了一些东西。...(x2表示括号内的模块重复两次) EfficientNet-B1 EfficientNet-B1的结构 EfficientNet-B2 它的架构与上面的模型相同，唯一的区别是特征图(通道)的数量不同，...对于整个模型族来说，分辨率是一样的。我不确定卷积核的大小是否改变了。层的数量已经在上面的图中显示了。...通道数量是不同的，它是根据从每个型号的摘要中看到的信息计算出来的，如下所示： 在结束之前，我附上了另一个图像，来自它的研究论文，显示了它与其他的SOTA的performance的比较，还有减少的参数的数量和所需的
灰色区域对应一个权重矩阵，称作卷积核（kernal），图片中相同尺寸相同区域称作局部感知域(receptive field)，两者间卷积的结果就是第一个隐藏层神经元的数值了。...这可以让我们通过训练估测模型改善情况。 准备数据 开始建造卷积神经网络前第一件事就是从Kaggle下载和解压训练集。 我们得组织下这些数据，从而keras能够容易的处理它们。...对于每一层，它都会展现输出形状和训练参数数目。 这是拟合模型前的可用性测试： 我们来看看网络架构： 视觉化呈现架构： 训练模型 在训练模型之前，我定义了两个回调函数，训练的时候会被回调。...我还使用了keras-tqdm（https://github.com/bstriner/keras-tqdm），它是和Keras完美整合的超棒进度条。 它可以让你很轻松的监督你的模型训练。...更换或改进优化器 试试不同的成本函数 使用更多的全连接层 引入更大胆的dropout 如果你对使用预训练网络来得到更好结果很感兴趣： 使用不同的网络架构 使用更多的全连接层和更多的隐藏元 如果你想挖掘卷积神经网络学到了什么
代码的完整性很高，难易程度作者都分层次介绍得比较清楚。总之，Keras 非常适合大家快速上手深度学习项目。...创建 tensorflow 的虚拟环境 Python 为不同的项目需求创建不同的虚拟环境非常常见。...Keras 是一个模型级（model-level）的库，为开发深度学习模型提供了高层次的构建模块。 它不处理张量操作、求微分等低层次的运算。...结语 本文介绍的 Keras 的 CPU 版本的安装，本书的作者推荐大家尽可能使用 GPU 版本，提高运算速度。我跑完本书的代码发现，CPU 版本下某些模型的训练时间还是比较长的。...例如使用 VGG 预训练模型，对 Kaggle 猫狗分类问题进行训练，并微调 VGG 顶层参数，整个训练时间达到了 5 个小时左右。
/keras/tree/master/examples），可以帮助你学习使用几种不同类型的神经网络，其中有一个例子就是使用LSTM生成文本（https://github.com/keras-team/keras...我在这个例子后贴出了我的代码，并开始尝试不同的模型配置。模型的目标是生成原始的诗歌。在这个例子中，过拟合--将训练数据学习得太好以至于模型无法概括数据的特点--会使生成的文本和输入文本非常相似。...添加LSTM层，在每一层中试验dropout的参数，直到最终获得了下面的模型。最终选择使用3个LSTM层，因为再增加层数会让训练时间变得不合理，而且3层的结果已经很不错了。...然而，3个LSTM层的网络训练一个epoch需要7000秒，完成训练需要几天。因此，验证损失下降得更快并不意味着更快得到结果。但在我看来，即使训练时间很长，3个LSTM层的网络得到了最好的诗歌。...然而结果是\n，_，.和&的无意义的组合。 经过一些尝试和失败之后，我发现种子序列需要与训练序列具有相同数量的字符，这在事后看起来是显而易见的！
基准测试结果 表2显示了基准测试结果（以步/毫秒为单位）。每步都涉及对单个数据批次进行训练或预测。 结果是100步的平均值，但排除了第一个步，因为第一步包括了模型创建和编译，这会额外花费时间。...为了确保比较的公平性，对于相同的模型和任务（不论是训练还是推理）都使用相同的批大小。...然而，对于不同的模型和任务，由于它们的规模和架构有所不同，可根据需要调整数据批大小，从而避免因过大而导致内存溢出，或是批过小而导致GPU使用不足。...对于大型语言模型（Gemma和Mistral），测试时也使用了相同的批处理大小，因为它们是相同类型的模型，具有类似数量的参数（7B）。...相对于原生PyTorch，Keras 3在吞吐量（步/毫秒）上有明显的提升。 特别是，在10个测试任务中，有5个的速度提升超过了50%。其中，最高更是达到了290%。
可是我们发现，当时在Keras上没有attention模型的有效实现，而TensorFlow实现没有文档、一直在改，还复杂得毫无必要。...结果是我们决定自己在Keras里做一个attention模型实现，花了好长时间，debug也非常难。 接下来，我们又开始研究dynamic teacher forcing的实现。...然而，对于课程的第一部分来说，PyTorch还远远谈不上是一个很好的选择。没有机器学习背景的人根本没法上手。...不过，Keras还能更好。我们发现大家一直在Keras里犯相同的错误，例如不能在我们有需要时打乱数据，反之亦然。...经过一些研究和探索后，我们做到了。我们构建的模型比用Keras构建的更快、更准确、更复杂，而且更少的代码写就。最近对多个领域论文进行的实现，都证明了这一点。
假设我们要使用这些 TF 模型，从开源代码开始进行修改或重写。那么就遇到了第一个问题，我到底是维护一个 TF 1.X 的代码库呢，还是忍痛更新的 2.X？...然后到了 TensorFlow 2.X，整个「contrib」库都被放弃了。 在 1.X 后期，各个教程使用的接口都不相同，我们又分不清楚哪个接口到底好，哪个到底差。...这其实和 1.X 的情况还是挺像的，同一个功能能由不同的 API 实现，但是不同 API 进行组合的时候，就会出问题。也就是说，如果我们混淆了 tf.keras 和底层 API，那么这又是一个大坑。...到了 TF 2.X，tf.keras 整合进去之后，相关的文档还是比较少的，以至于整个指引文档成了 Keras 和经典 TF 的混合。...除了这两种，对于更复杂的模型，TF2.0 还有一套解决方案，即从 tf.keras.Model 继承模型，重新实现 call 方法。 总之官方文档有多种解决方案，能处理相同的问题。
，新模型的测试准确率达到了99.25%。...简而言之，这种算法会降低学习速度，但对于陡峭的维度，其速度要快于具有温和的斜率的维度。 这被称为自适应学习率。 它有助于将更新的结果更直接地指向全局最优（见图 11-7）。...另一个好处是它不需要那么多的去调整学习率超参数η。 ? 图11-7 AdaGard vs 梯度下降 对于简单的二次问题，AdaGrad 经常表现良好，但不幸的是，在训练神经网络时，它经常停止得太早。...通过正则化避免过拟合 有四个参数，我可以拟合一个大象，五个我可以让他摆动他的象鼻。...因为想对模型中的所有层使用相同的正则器，还要使用相同的激活函数和相同的初始化策略。参数重复使代码很难看。为了好看，可以用循环重构代码。
keras（https://github.com/keras-team/keras）在 Github 上的 repo 代码仓库有许多示例文件，可以帮助学习一系列不同的神经网络，其中就包括使用 LSTM...我根据这个示例编写了我的模型的代码，并且开始进行不同模型配置之下的实验。这个模型的目标是要产生原创的诗歌。...我增加了一些 LSTM 层，尝试着改变每一层中 dropout 的程度，知道最终定下了一个如下面代码所示的最终模型。我最终选择使用三层 LSTM，因为此时训练时间开始变得很长，而训练的结果相当好。...注意，随着我向网络中增加 LSTM 层，模型的验证损失整体上以很快的速率持续下降。这说明在较少的迭代次数内可以得到可行的实验结果，但是额外的 LSTM 层会增加每次迭代的训练时间。...但是结果是一组没有意义的「\n」、「.」、「_」和「&」的组合。尽管反复的试验和纠错，我发现种子序列需要与训练序列拥有相同数目的字符。在事后看来，这是显而易见的。
对于全连接神经网络而言，我们用相同的数据去训练5个不同的神经网络可能会得到多个不同的结果，我们可以通过一种vote机制来决定多票者胜出，因此相对而言提升了网络的精度与鲁棒性。...同理，对于单个神经网络而言，如果我们将其进行分批，虽然不同的网络可能会产生不同程度的过拟合，但是将其公用一个损失函数，相当于对其同时进行了优化，取了平均，因此可以较为有效地防止过拟合的发生。...假设我们要实现一个图片分类任务，我们设计出了100000个网络，这100000个网络，我们可以设计得各不相同，然后我们对这100000个网络进行训练，训练完后我们采用平均的方法，进行预测，这样肯定可以提高网络的泛化能力...而所谓的dropout我们可以这么理解，这n个网络，它们权值共享，并且具有相同的网络层数(这样可以大大减小计算量)。我们每次dropout后，网络模型都可以看成是整个网络的子网络。...三、源码实现 下面我引用keras的dropout实现源码进行讲解，keras开源项目github地址为： https://github.com/fchollet/keras/tree/master/keras
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