python神经网络Keras常用学习率衰减汇总
目录
- 前言
- 为什么要调控学习率
- 下降方式汇总
- 2、指数型下降
- 3、余弦退火衰减
- 4、余弦退火衰减更新版
前言
增加了论文中的余弦退火下降方式。
如图所示：
学习率是深度学习中非常重要的一环，好好学习吧！
为什么要调控学习率
在深度学习中，学习率的调整非常重要。
学习率大有如下优点：
1、加快学习速率。
2、帮助跳出局部最优值。
但存在如下缺点：
1、导致模型训练不收敛。
2、单单使用大学习率容易导致模型不精确。
学习率小有如下优点：
1、帮助模型收敛，有助于模型细化。
2、提高模型精度。
但存在如下缺点：
1、无法跳出局部最优值。
2、收敛缓慢。
学习率大和学习率小的功能是几乎相反的。因此我们适当的调整学习率，才可以最大程度的提高训练性能。
下降方式汇总
1、阶层性下降
在Keras当中，常用ReduceLROnPlateau函数实现阶层性下降。
阶层性下降指的就是学习率会突然变为原来的1/2或者1/10。
使用ReduceLROnPlateau可以指定某一项指标不继续下降后，比如说验证集的loss、训练集的loss等，突然下降学习率，变为原来的1/2或者1/10。
ReduceLROnPlateau的主要参数有：
1、factor：在某一项指标不继续下降后学习率下降的比率。
2、patience：在某一项指标不继续下降几个时代后，学习率开始下降。
# 导入ReduceLROnPlateau from keras.callbacks import ReduceLROnPlateau # 定义ReduceLROnPlateau reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.5, patience=2, verbose=1) # 使用ReduceLROnPlateau model.fit(X_train, Y_train, callbacks=[reduce_lr])
2、指数型下降
在Keras当中，我没有找到特别好的Callback直接实现指数型下降，于是利用Callback类实现了一个。
指数型下降指的就是学习率会随着指数函数不断下降。
具体公式如下：
1、learning_rate指的是当前的学习率。
2、learning_rate_base指的是基础学习率。
3、decay_rate指的是衰减系数。
效果如图所示：
实现方式如下，利用Callback实现，与普通的ReduceLROnPlateau调用方式类似：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import keras
from keras import backend as K
from keras.layers import Flatten,Conv2D,Dropout,Input,Dense,MaxPooling2D
from keras.models import Model
def exponent(global_epoch,
learning_rate_base,
decay_rate,
min_learn_rate=0,
):
learning_rate = learning_rate_base * pow(decay_rate, global_epoch)
learning_rate = max(learning_rate,min_learn_rate)
return learning_rate
class ExponentDecayScheduler(keras.callbacks.Callback):
"""
继承Callback，实现对学习率的调度
"""
def __init__(self,
learning_rate_base,
decay_rate,
global_epoch_init=0,
min_learn_rate=0,
verbose=0):
super(ExponentDecayScheduler, self).__init__()
# 基础的学习率
self.learning_rate_base = learning_rate_base
# 全局初始化epoch
self.global_epoch = global_epoch_init
self.decay_rate = decay_rate
# 参数显示
self.verbose = verbose
# learning_rates用于记录每次更新后的学习率，方便图形化观察
self.min_learn_rate = min_learn_rate
self.learning_rates = []
def on_epoch_end(self, epochs ,logs=None):
self.global_epoch = self.global_epoch + 1
lr = K.get_value(self.model.optimizer.lr)
self.learning_rates.append(lr)
#更新学习率
def on_epoch_begin(self, batch, logs=None):
lr = exponent(global_epoch=self.global_epoch,
learning_rate_base=self.learning_rate_base,
decay_rate = self.decay_rate,
min_learn_rate = self.min_learn_rate)
K.set_value(self.model.optimizer.lr, lr)
if self.verbose > 0:
print('\nBatch %05d: setting learning '
'rate to %s.' % (self.global_epoch + 1, lr))
# 载入Mnist手写数据集
mnist = keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
x_train = np.expand_dims(x_train,-1)
x_test = np.expand_dims(x_test,-1)
#-----------------------------#
# 创建模型
#-----------------------------#
inputs = Input([28,28,1])
x = Conv2D(32, kernel_size= 5,padding = 'same',activation="relu")(inputs)
x = MaxPooling2D(pool_size = 2, strides = 2, padding = 'same',)(x)
x = Conv2D(64, kernel_size= 5,padding = 'same',activation="relu")(x)
x = MaxPooling2D(pool_size = 2, strides = 2, padding = 'same',)(x)
x = Flatten()(x)
x = Dense(1024)(x)
x = Dense(256)(x)
out = Dense(10, activation='softmax')(x)
model = Model(inputs,out)
# 设定优化器，loss，计算准确率
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 设置训练参数
epochs = 10
init_epoch = 0
# 每一次训练使用多少个Batch
batch_size = 31
# 最大学习率
learning_rate_base = 1e-3
sample_count = len(x_train)
# 学习率
exponent_lr = ExponentDecayScheduler(learning_rate_base = learning_rate_base,
global_epoch_init = init_epoch,
decay_rate = 0.9,
min_learn_rate = 1e-6
)
# 利用fit进行训练
model.fit(x_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size,
verbose=1, callbacks=[exponent_lr])
plt.plot(exponent_lr.learning_rates)
plt.xlabel('Step', fontsize=20)
plt.ylabel('lr', fontsize=20)
plt.axis([0, epochs, 0, learning_rate_base*1.1])
plt.xticks(np.arange(0, epochs, 1))
plt.grid()
plt.title('lr decay with exponent', fontsize=20)
plt.show()
3、余弦退火衰减
余弦退火衰减法，学习率会先上升再下降，这是退火优化法的思想。（关于什么是退火算法可以百度。）
上升的时候使用线性上升，下降的时候模拟cos函数下降。
效果如图所示：
余弦退火衰减有几个比较必要的参数：
1、learning_rate_base：学习率最高值。
2、warmup_learning_rate：最开始的学习率。
3、warmup_steps：多少步长后到达顶峰值。
实现方式如下，利用Callback实现，与普通的ReduceLROnPlateau调用方式类似：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import keras
from keras import backend as K
from keras.layers import Flatten,Conv2D,Dropout,Input,Dense,MaxPooling2D
from keras.models import Model
def cosine_decay_with_warmup(global_step,
learning_rate_base,
total_steps,
warmup_learning_rate=0.0,
warmup_steps=0,
hold_base_rate_steps=0,
min_learn_rate=0,
):
"""
参数：
global_step: 上面定义的Tcur，记录当前执行的步数。
learning_rate_base：预先设置的学习率，当warm_up阶段学习率增加到learning_rate_base，就开始学习率下降。
total_steps: 是总的训练的步数，等于epoch*sample_count/batch_size,(sample_count是样本总数，epoch是总的循环次数)
warmup_learning_rate: 这是warm up阶段线性增长的初始值
warmup_steps: warm_up总的需要持续的步数
hold_base_rate_steps: 这是可选的参数，即当warm up阶段结束后保持学习率不变，知道hold_base_rate_steps结束后才开始学习率下降
"""
if total_steps < warmup_steps:
raise ValueError('total_steps must be larger or equal to '
'warmup_steps.')
#这里实现了余弦退火的原理，设置学习率的最小值为0，所以简化了表达式
learning_rate = 0.5 * learning_rate_base * (1 + np.cos(np.pi *
(global_step - warmup_steps - hold_base_rate_steps) / float(total_steps - warmup_steps - hold_base_rate_steps)))
#如果hold_base_rate_steps大于0，表明在warm up结束后学习率在一定步数内保持不变
if hold_base_rate_steps > 0:
learning_rate = np.where(global_step > warmup_steps + hold_base_rate_steps,
learning_rate, learning_rate_base)
if warmup_steps > 0:
if learning_rate_base < warmup_learning_rate:
raise ValueError('learning_rate_base must be larger or equal to '
'warmup_learning_rate.')
#线性增长的实现
slope = (learning_rate_base - warmup_learning_rate) / warmup_steps
warmup_rate = slope * global_step + warmup_learning_rate
#只有当global_step 仍然处于warm up阶段才会使用线性增长的学习率warmup_rate，否则使用余弦退火的学习率learning_rate
learning_rate = np.where(global_step < warmup_steps, warmup_rate,
learning_rate)
learning_rate = max(learning_rate,min_learn_rate)
return learning_rate
class WarmUpCosineDecayScheduler(keras.callbacks.Callback):
"""
继承Callback，实现对学习率的调度
"""
def __init__(self,
learning_rate_base,
total_steps,
global_step_init=0,
warmup_learning_rate=0.0,
warmup_steps=0,
hold_base_rate_steps=0,
min_learn_rate=0,
verbose=0):
super(WarmUpCosineDecayScheduler, self).__init__()
# 基础的学习率
self.learning_rate_base = learning_rate_base
# 总共的步数，训练完所有世代的步数epochs * sample_count / batch_size
self.total_steps = total_steps
# 全局初始化step
self.global_step = global_step_init
# 热调整参数
self.warmup_learning_rate = warmup_learning_rate
# 热调整步长，warmup_epoch * sample_count / batch_size
self.warmup_steps = warmup_steps
self.hold_base_rate_steps = hold_base_rate_steps
# 参数显示
self.verbose = verbose
# learning_rates用于记录每次更新后的学习率，方便图形化观察
self.min_learn_rate = min_learn_rate
self.learning_rates = []
#更新global_step，并记录当前学习率
def on_batch_end(self, batch, logs=None):
self.global_step = self.global_step + 1
lr = K.get_value(self.model.optimizer.lr)
self.learning_rates.append(lr)
#更新学习率
def on_batch_begin(self, batch, logs=None):
lr = cosine_decay_with_warmup(global_step=self.global_step,
learning_rate_base=self.learning_rate_base,
total_steps=self.total_steps,
warmup_learning_rate=self.warmup_learning_rate,
warmup_steps=self.warmup_steps,
hold_base_rate_steps=self.hold_base_rate_steps,
min_learn_rate = self.min_learn_rate)
K.set_value(self.model.optimizer.lr, lr)
if self.verbose > 0:
print('\nBatch %05d: setting learning '
'rate to %s.' % (self.global_step + 1, lr))
# 载入Mnist手写数据集
mnist = keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
x_train = np.expand_dims(x_train,-1)
x_test = np.expand_dims(x_test,-1)
#-----------------------------#
# 创建模型
#-----------------------------#
inputs = Input([28,28,1])
x = Conv2D(32, kernel_size= 5,padding = 'same',activation="relu")(inputs)
x = MaxPooling2D(pool_size = 2, strides = 2, padding = 'same',)(x)
x = Conv2D(64, kernel_size= 5,padding = 'same',activation="relu")(x)
x = MaxPooling2D(pool_size = 2, strides = 2, padding = 'same',)(x)
x = Flatten()(x)
x = Dense(1024)(x)
x = Dense(256)(x)
out = Dense(10, activation='softmax')(x)
model = Model(inputs,out)
# 设定优化器，loss，计算准确率
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 设置训练参数
epochs = 10
# 预热期
warmup_epoch = 3
# 每一次训练使用多少个Batch
batch_size = 16
# 最大学习率
learning_rate_base = 1e-3
sample_count = len(x_train)
# 总共的步长
total_steps = int(epochs * sample_count / batch_size)
# 预热步长
warmup_steps = int(warmup_epoch * sample_count / batch_size)
# 学习率
warm_up_lr = WarmUpCosineDecayScheduler(learning_rate_base=learning_rate_base,
total_steps=total_steps,
warmup_learning_rate=1e-5,
warmup_steps=warmup_steps,
hold_base_rate_steps=5,
min_learn_rate = 1e-6
)
# 利用fit进行训练
model.fit(x_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size,
verbose=1, callbacks=[warm_up_lr])
plt.plot(warm_up_lr.learning_rates)
plt.xlabel('Step', fontsize=20)
plt.ylabel('lr', fontsize=20)
plt.axis([0, total_steps, 0, learning_rate_base*1.1])
plt.xticks(np.arange(0, epochs, 1))
plt.grid()
plt.title('Cosine decay with warmup', fontsize=20)
plt.show()
4、余弦退火衰减更新版
论文当中的余弦退火衰减并非只上升下降一次，因此我重新写了一段代码用于实现多次上升下降：
实现方式如下，利用Callback实现，与普通的ReduceLROnPlateau调用方式类似：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import keras
from keras import backend as K
from keras.layers import Flatten,Conv2D,Dropout,Input,Dense,MaxPooling2D
from keras.models import Model
def cosine_decay_with_warmup(global_step,
learning_rate_base,
total_steps,
warmup_learning_rate=0.0,
warmup_steps=0,
hold_base_rate_steps=0,
min_learn_rate=0,
):
"""
参数：
global_step: 上面定义的Tcur，记录当前执行的步数。
learning_rate_base：预先设置的学习率，当warm_up阶段学习率增加到learning_rate_base，就开始学习率下降。
total_steps: 是总的训练的步数，等于epoch*sample_count/batch_size,(sample_count是样本总数，epoch是总的循环次数)
warmup_learning_rate: 这是warm up阶段线性增长的初始值
warmup_steps: warm_up总的需要持续的步数
hold_base_rate_steps: 这是可选的参数，即当warm up阶段结束后保持学习率不变，知道hold_base_rate_steps结束后才开始学习率下降
"""
if total_steps < warmup_steps:
raise ValueError('total_steps must be larger or equal to '
'warmup_steps.')
#这里实现了余弦退火的原理，设置学习率的最小值为0，所以简化了表达式
learning_rate = 0.5 * learning_rate_base * (1 + np.cos(np.pi *
(global_step - warmup_steps - hold_base_rate_steps) / float(total_steps - warmup_steps - hold_base_rate_steps)))
#如果hold_base_rate_steps大于0，表明在warm up结束后学习率在一定步数内保持不变
if hold_base_rate_steps > 0:
learning_rate = np.where(global_step > warmup_steps + hold_base_rate_steps,
learning_rate, learning_rate_base)
if warmup_steps > 0:
if learning_rate_base < warmup_learning_rate:
raise ValueError('learning_rate_base must be larger or equal to '
'warmup_learning_rate.')
#线性增长的实现
slope = (learning_rate_base - warmup_learning_rate) / warmup_steps
warmup_rate = slope * global_step + warmup_learning_rate
#只有当global_step 仍然处于warm up阶段才会使用线性增长的学习率warmup_rate，否则使用余弦退火的学习率learning_rate
learning_rate = np.where(global_step < warmup_steps, warmup_rate,
learning_rate)
learning_rate = max(learning_rate,min_learn_rate)
return learning_rate
class WarmUpCosineDecayScheduler(keras.callbacks.Callback):
"""
继承Callback，实现对学习率的调度
"""
def __init__(self,
learning_rate_base,
total_steps,
global_step_init=0,
warmup_learning_rate=0.0,
warmup_steps=0,
hold_base_rate_steps=0,
min_learn_rate=0,
# interval_epoch代表余弦退火之间的最低点
interval_epoch=[0.05, 0.15, 0.30, 0.50],
verbose=0):
super(WarmUpCosineDecayScheduler, self).__init__()
# 基础的学习率
self.learning_rate_base = learning_rate_base
# 热调整参数
self.warmup_learning_rate = warmup_learning_rate
# 参数显示
self.verbose = verbose
# learning_rates用于记录每次更新后的学习率，方便图形化观察
self.min_learn_rate = min_learn_rate
self.learning_rates = []
self.interval_epoch = interval_epoch
# 贯穿全局的步长
self.global_step_for_interval = global_step_init
# 用于上升的总步长
self.warmup_steps_for_interval = warmup_steps
# 保持最高峰的总步长
self.hold_steps_for_interval = hold_base_rate_steps
# 整个训练的总步长
self.total_steps_for_interval = total_steps
self.interval_index = 0
# 计算出来两个最低点的间隔
self.interval_reset = [self.interval_epoch[0]]
for i in range(len(self.interval_epoch)-1):
self.interval_reset.append(self.interval_epoch[i+1]-self.interval_epoch[i])
self.interval_reset.append(1-self.interval_epoch[-1])
#更新global_step，并记录当前学习率
def on_batch_end(self, batch, logs=None):
self.global_step = self.global_step + 1
self.global_step_for_interval = self.global_step_for_interval + 1
lr = K.get_value(self.model.optimizer.lr)
self.learning_rates.append(lr)
#更新学习率
def on_batch_begin(self, batch, logs=None):
# 每到一次最低点就重新更新参数
if self.global_step_for_interval in [0]+[int(i*self.total_steps_for_interval) for i in self.interval_epoch]:
self.total_steps = self.total_steps_for_interval * self.interval_reset[self.interval_index]
self.warmup_steps = self.warmup_steps_for_interval * self.interval_reset[self.interval_index]
self.hold_base_rate_steps = self.hold_steps_for_interval * self.interval_reset[self.interval_index]
self.global_step = 0
self.interval_index += 1
lr = cosine_decay_with_warmup(global_step=self.global_step,
learning_rate_base=self.learning_rate_base,
total_steps=self.total_steps,
warmup_learning_rate=self.warmup_learning_rate,
warmup_steps=self.warmup_steps,
hold_base_rate_steps=self.hold_base_rate_steps,
min_learn_rate = self.min_learn_rate)
K.set_value(self.model.optimizer.lr, lr)
if self.verbose > 0:
print('\nBatch %05d: setting learning '
'rate to %s.' % (self.global_step + 1, lr))
# 载入Mnist手写数据集
mnist = keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
x_train = np.expand_dims(x_train,-1)
x_test = np.expand_dims(x_test,-1)
y_train = y_train
#-----------------------------#
# 创建模型
#-----------------------------#
inputs = Input([28,28,1])
x = Conv2D(32, kernel_size= 5,padding = 'same',activation="relu")(inputs)
x = MaxPooling2D(pool_size = 2, strides = 2, padding = 'same',)(x)
x = Conv2D(64, kernel_size= 5,padding = 'same',activation="relu")(x)
x = MaxPooling2D(pool_size = 2, strides = 2, padding = 'same',)(x)
x = Flatten()(x)
x = Dense(1024)(x)
x = Dense(256)(x)
out = Dense(10, activation='softmax')(x)
model = Model(inputs,out)
# 设定优化器，loss，计算准确率
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 设置训练参数
epochs = 10
# 预热期
warmup_epoch = 2
# 每一次训练使用多少个Batch
batch_size = 256
# 最大学习率
learning_rate_base = 1e-3
sample_count = len(x_train)
# 总共的步长
total_steps = int(epochs * sample_count / batch_size)
# 预热步长
warmup_steps = int(warmup_epoch * sample_count / batch_size)
# 学习率
warm_up_lr = WarmUpCosineDecayScheduler(learning_rate_base=learning_rate_base,
total_steps=total_steps,
warmup_learning_rate=1e-5,
warmup_steps=warmup_steps,
hold_base_rate_steps=5,
min_learn_rate=1e-6
)
# 利用fit进行训练
model.fit(x_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size,
verbose=1, callbacks=[warm_up_lr])
plt.plot(warm_up_lr.learning_rates)
plt.xlabel('Step', fontsize=20)
plt.ylabel('lr', fontsize=20)
plt.axis([0, total_steps, 0, learning_rate_base*1.1])
plt.grid()
plt.title('Cosine decay with warmup', fontsize=20)
plt.show()
以上就是python神经网络Keras常用学习率衰减汇总的详细内容，更多关于Keras学习率衰减的资料请关注我们其它相关文章！
相关推荐
-
Keras SGD 随机梯度下降优化器参数设置方式
SGD 随机梯度下降 Keras 中包含了各式优化器供我们使用,但通常我会倾向于使用 SGD 验证模型能否快速收敛,然后调整不同的学习速率看看模型最后的性能,然后再尝试使用其他优化器. Keras 中文文档中对 SGD 的描述如下: keras.optimizers.SGD(lr=0.01, momentum=0.0, decay=0.0, nesterov=False) 随机梯度下降法,支持动量参数,支持学习衰减率,支持Nesterov动量 参数: lr:大或等于0的浮点数,学习率 momen
-
python神经网络Keras实现GRU及其参数量
目录 什么是GRU 1.GRU单元的输入与输出 2.GRU的门结构 3.GRU的参数量计算 a.更新门 b.重置门 c.全部参数量 在Keras中实现GRU 实现代码 什么是GRU GRU是LSTM的一个变种. 传承了LSTM的门结构,但是将LSTM的三个门转化成两个门,分别是更新门和重置门. 1.GRU单元的输入与输出 下图是每个GRU单元的结构. 在n时刻,每个GRU单元的输入有两个: 当前时刻网络的输入值Xt: 上一时刻GRU的输出值ht-1: 输出有一个: 当前时刻GRU输出值ht: 2
-
python神经网络Keras实现LSTM及其参数量详解
目录 什么是LSTM 1.LSTM的结构 2.LSTM独特的门结构 3.LSTM参数量计算 在Keras中实现LSTM 实现代码 什么是LSTM 1.LSTM的结构 我们可以看出,在n时刻,LSTM的输入有三个: 当前时刻网络的输入值Xt: 上一时刻LSTM的输出值ht-1: 上一时刻的单元状态Ct-1. LSTM的输出有两个: 当前时刻LSTM输出值ht: 当前时刻的单元状态Ct. 2.LSTM独特的门结构 LSTM用两个门来控制单元状态cn的内容: 遗忘门(forget gate),它决定了
-
python神经网络学习使用Keras进行回归运算
目录 学习前言 什么是Keras Keras中基础的重要函数 1.Sequential 2.Dense 3.model.compile 全部代码 学习前言 看了好多Github,用于保存模型的库都是Keras,我觉得还是好好学习一下的好 什么是Keras Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库,可以作Tensorflow.Microsoft-CNTK和Theano的高阶应用程序接口,进行深度学习模型的设计.调试.评估.应用和可视化. Keras相当于比Tensorflow和The
-
python神经网络学习使用Keras进行简单分类
目录 学习前言 Keras中分类的重要函数 1.np_utils.to_categorical 2.Activation 3.metrics=[‘accuracy’] 全部代码 学习前言 上一步讲了如何构建回归算法,这一次将怎么进行简单分类. Keras中分类的重要函数 1.np_utils.to_categorical np_utils.to_categorical用于将标签转化为形如(nb_samples, nb_classes)的二值序列. 假设num_classes = 10. 如将[1
-
Keras 实现加载预训练模型并冻结网络的层
在解决一个任务时,我会选择加载预训练模型并逐步fine-tune.比如,分类任务中,优异的深度学习网络有很多. ResNet, VGG, Xception等等... 并且这些模型参数已经在imagenet数据集中训练的很好了,可以直接拿过来用. 根据自己的任务,训练一下最后的分类层即可得到比较好的结果.此时,就需要"冻结"预训练模型的所有层,即这些层的权重永不会更新. 以Xception为例: 加载预训练模型: from tensorflow.python.keras.applicat
-
python神经网络Keras常用学习率衰减汇总
目录 前言 为什么要调控学习率 下降方式汇总 2.指数型下降 3.余弦退火衰减 4.余弦退火衰减更新版 前言 增加了论文中的余弦退火下降方式.如图所示: 学习率是深度学习中非常重要的一环,好好学习吧! 为什么要调控学习率 在深度学习中,学习率的调整非常重要. 学习率大有如下优点: 1.加快学习速率. 2.帮助跳出局部最优值. 但存在如下缺点: 1.导致模型训练不收敛. 2.单单使用大学习率容易导致模型不精确. 学习率小有如下优点: 1.帮助模型收敛,有助于模型细化. 2.提高模型精度. 但存在如
-
python神经网络Keras GhostNet模型的实现
目录 什么是GhostNet模型 GhostNet模型的实现思路 1.Ghost Module 2.Ghost Bottlenecks 3.Ghostnet的构建 GhostNet的代码构建 1.模型代码的构建 2.Yolov4上的应用 什么是GhostNet模型 GhostNet是华为诺亚方舟实验室提出来的一个非常有趣的网络,我们一起来学习一下. 2020年,华为新出了一个轻量级网络,命名为GhostNet. 在优秀CNN模型中,特征图存在冗余是非常重要的.如图所示,这个是对ResNet-50
-
Python类的常用高级函数汇总
目录 1.基础介绍 2.定义一个函数 3.__init__ 4.__getattr__ 5.__setattr__ 6.__call__ 7.__str__ 1.基础介绍 函数是组织好的,可重复使用的,用来实现单一,或相关联功能的代码段. 函数能提高应用的模块性,和代码的重复利用率.你已经知道Python提供了许多内建函数,比如print().但你也可以自己创建函数,这被叫做用户自定义函数. 2.定义一个函数 你可以定义一个由自己想要功能的函数,以下是简单的规则: 函数代码块以 def 关键词开
-
python神经网络Keras构建CNN网络训练
目录 Keras中构建CNN的重要函数 1.Conv2D 2.MaxPooling2D 3.Flatten 全部代码 利用Keras构建完普通BP神经网络后,还要会构建CNN Keras中构建CNN的重要函数 1.Conv2D Conv2D用于在CNN中构建卷积层,在使用它之前需要在库函数处import它. from keras.layers import Conv2D 在实际使用时,需要用到几个参数. Conv2D( nb_filter = 32, nb_row = 5, nb_col = 5
-
python神经网络Keras搭建RFBnet目标检测平台
目录 什么是RFBnet目标检测算法 RFBnet实现思路 一.预测部分 1.主干网络介绍 2.从特征获取预测结果 3.预测结果的解码 4.在原图上进行绘制 二.训练部分 1.真实框的处理 2.利用处理完的真实框与对应图片的预测结果计算loss 训练自己的RFB模型 一.数据集的准备 二.数据集的处理 三.开始网络训练 四.训练结果预测 什么是RFBnet目标检测算法 RFBnet是SSD的一种加强版,主要是利用了膨胀卷积这一方法增大了感受野,相比于普通的ssd,RFBnet也是一种加强吧 RF
-
python神经网络slim常用函数训练保存模型
目录 学习前言 slim是什么 slim常用函数 1.slim = tf.contrib.slim 2.slim.create_global_step 3.slim.dataset.Dataset 4.slim.dataset_data_provider.DatasetDataProvider 5.slim.conv2d 6.slim.max_pool2d 7.slim.fully_connected 8.slim.learning.train 本次博文实现的目标 整体框架构建思路 1.整体框架
-
Python os库常用操作代码汇总
Python自动的os库是和操作系统交互的库,常用的操作包括文件/目录操作,路径操作,环境变量操作和执行系统命令等. 文件/目录操作 获取当前目录(pwd): os.getcwd() 切换目录(cd): os.chdir('/usr/local/') 列出目录所有文件(ls):os.listdir('/usr/local/') 创建目录(mkdir):os.makedirs('/usr/local/tmp') 删除目录(rmdir):os.removedirs('/usr/local/tmp')