技术改变生活 -

TensorFlow2 库和扩展

lijingle2022-1-28 11:15

在本文中，我们将介绍 TensorFlow 2.x (TF 2.x) 中的一些关键扩展和库。这将包括 TF Datasets、TF Hub、XLA、模型优化、TensorBoard、TF Probability、神经结构化学习、TF Serving、TF Federated、TF Graphics 和 M ...

TensorFlow2 Keras 预处理层和数据集性能

lijingle2022-1-28 10:25

虽然 Keras 提供了深度学习层来创建模型，但它还提供了 API 来预处理数据。例如， preprocessing.Normalization() 使用特征均值和训练数据集的方差对特征进行归一化。这些参数不是可训练参数的一部分。相反，在第 ...

TensorFlow2 保存和恢复模型

lijingle2022-1-27 21:10

Keras API 提供内置类，用于在模型拟合期间定期保存模型。为了保存模型并在以后恢复它，我们可以创建一个回调 ModelCheckPoint 传递给 model.fit，模型会定期保存。在上面的例子中，模型被保存了 epoch。在下面的 ...

TensorFlow2 计算机视觉和深度学习的例子

lijingle2022-1-26 16:08

阅读代码是获得 TensorFlow (TF) 专业知识的一种有效方式。在本文中，我们重用了 TensorFlow 教程中的示例，但我们保持它们的简洁性，并去掉了用于跟踪或演示目的的代码。我们还将讨论保持在最低限度，以便您可以 ...

TensorFlow2 NLP 分类例子

lijingle2022-1-26 15:29

在上一篇文章中，我们介绍了有关计算机视觉的 TensorFlow 编码示例。现在，我们将专注于 NLP 分类和 BERT。以下是示例列表，使用 2020 年 12 月发布的 TF 2.4.0 进行测试。这些示例源自 TensorFlow 教程。IMDB 文 ...

神经网络工作原理

lijingle2022-1-18 20:58

随着神经网络改变世界，了解神经网络原理也是很重要的。在本文中，将介绍如下内容：神经网络如何通过前馈法进行预测损失函数的重要性神经网络如何通过反向传播学习如何在 Python 中编码前馈方法和反向传播要对神经网 ...

GAN — Unrolled GAN（如何减少模式崩溃）

lijingle2022-1-13 21:27

直觉：在任何游戏中，你都会提前预测对手接下来的几步棋，并相应地准备下一步棋。在 Unrolled GAN 中，我们为生成器提供了一个机会，可以展开 k 步来了解鉴别器如何优化自身。然后我们使用反向传播更新生成器，并 ...

GAN — GAN 成本函数有什么问题？

lijingle2022-1-13 21:09

我们努力为深度学习生成数学模型。但通常，我们并不成功，而是依靠经验数据来支持我们的论点。 Arjovsky 等人 2017 年写了一篇论文以数学方式说明 GAN 问题。本文开发了一个数学模型，试图说明 GAN 成本函数的潜在 ...

GAN - LSGAN、WGAN、WGAN-GP 或 BEGAN 重要吗？

lijingle2022-1-13 20:52

2017 年 Google Brain 的一篇论文“Are GANs Created Equal?” 声称最后，我们没有发现任何经过测试的算法始终优于原始算法的证据。该论文主张我们应该花时间在超参数优化上，而不是测试不同的cost函数。那些像 LSG ...

GAN — DRAGAN

lijingle2022-1-12 21:29

模式崩溃是训练 GAN 的一个主要问题。在下图中，我们使用一个 BEGAN 来生成人脸。对于每一行，我们使用不同的超参数 γ 来训练模型。如最后一行所示，模式在 γ=0.3 时开始崩溃。例如，带有相同颜色下划线的面孔 ...

GAN — Wasserstein GAN & WGAN-GP

lijingle2022-1-12 19:24

训练 GAN 很困难。模型可能永远不会收敛，并且模式崩溃很常见。为了向前迈进，我们可以进行渐进式改进或采用新的cost函数的新路径。 cost函数在 GAN 训练中重要吗？本文是 GAN 系列的一部分，该系列详细研究了 Wa ...

GAN — LSGAN

lijingle2022-1-11 20:41

GAN 鉴别器将真实图像与生成的图像区分开来。在实践中，鉴别器通常表现得相当好。但作为生成器的评判者，它有多大帮助？作为 GAN 系列的一部分，我们研究了 LSGAN（最小二乘 GAN），以了解成本函数如何改进 GAN ...

GAN — Spectral Normalization

lijingle2022-1-9 20:03

GAN 容易受到模式崩溃和训练不稳定的影响。在本文中，我们研究了频谱归一化以解决这些问题。但是，要了解光谱归一化，我们需要先回顾一下 WGAN。讨论将涉及可能不熟悉的数学概念。我们将首先介绍这些术语，然后 ...

GAN — 自注意力生成对抗网络 (SAGAN)

lijingle2022-1-9 19:18

GAN 如何使用注意力来提高图像质量，例如注意力如何提高语言翻译和图像字幕的准确性？例如，图像字幕深度网络专注于图像的不同区域以在字幕中生成单词。下面突出显示的区域是网络在生成特定单词时重点关注的区域。 ...

GAN — GAN 的渐进式增长

lijingle2022-1-9 16:51

GAN 的逐步发展分多个阶段训练 GAN 网络。在阶段 1，它采用潜在特征 z 并使用两个卷积层生成 4×4 图像。然后，我们用生成的图像和 4×4 的真实图像训练判别器。一旦训练稳定，我们在鉴别器中增加 2 个卷积层来将 ...

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