Keras

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#keras

Inhaltsverzeichnis

?ber

1

Kapitel 1: Erste Schritte mit Keras

2

Bemerkungen

2

Examples

2

Installation und Einrichtung

2

Installation

3

Aufbau

3

Wechsel von TensorFlow zu Theano

4

Erste Schritte mit Keras: 30 Sekunden

4

Kapitel 2: Benutzerdefinierte Verlustfunktion und Metriken in Keras

6

Einf?hrung

6

Bemerkungen

6

Examples

6

Euklidischer Distanzverlust

6

Kapitel 3: Erstellen Sie ein einfaches sequentielles Modell

7

Einf?hrung

7

Examples

7

Einfaches Mehrschicht-Perzeptron mit sequentiellen Modellen

7

Kapitel 4: Klassifizierung raumzeitlicher Eingaben mit CNNs, RNNs und MLPs

8

Einf?hrung

8

Bemerkungen

8

Examples

8

VGG-16 CNN und LSTM f?r die Videoklassifizierung

8

Kapitel 5: ?bertragen Sie Lernen und Feinabstimmung mit Keras

10

Einf?hrung

10

Examples

10

?bertragen Sie das Lernen mit Keras und VGG

10

Laden von vorab trainierten Gewichten

10

Erstellen Sie ein neues Netzwerk mit untersten Schichten aus VGG

11

Entfernen Sie mehrere Ebenen und f?gen Sie eine neue in die Mitte ein

11

Kapitel 6: Umgang mit gro?en Trainingsdatenmengen mit Keras fit_generator, Python-Generato13

Einf?hrung

13

Bemerkungen

13

Examples

13

Ein Modell trainieren, um Videos zu klassifizieren

13

Credits

16

?ber

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1

Kapitel 1: Erste Schritte mit Keras

Bemerkungen

Leitsatz s

? Modularit?t

Unter einem Modell wird eine Sequenz oder ein Diagramm von eigenst?ndigen, vollst?ndig konfigurierbaren Modulen verstanden, die mit m?glichst geringen Einschr?nkungen zusammengesteckt werden k?nnen. Insbesondere sind neuronale Schichten, Kostenfunktionen, Optimierer, Initialisierungsschemata, Aktivierungsfunktionen und Regularisierungsschemata allesamt eigenst?ndige Module, die Sie kombinieren k?nnen, um neue Modelle zu erstellen.

? Minimalismus

Jedes Modul sollte kurz und einfach gehalten werden. Jeder Code sollte beim ersten Lesen transparent sein. Keine schwarze Magie: Es schadet der Iterationsgeschwindigkeit und der Innovationsf?higkeit.

? Einfache Erweiterbarkeit

Neue Module lassen sich einfach hinzuf?gen (als neue Klassen und Funktionen), und vorhandene Module bieten zahlreiche Beispiele. Die einfache Erstellung neuer Module erm?glicht eine umfassende Ausdrucksf?higkeit, wodurch Keras f?r fortgeschrittene Forschung geeignet ist.

? Arbeit mit Python

Keine separaten Modellkonfigurationsdateien in einem deklarativen Format. Modelle werden in Python-Code beschrieben, der kompakt ist, einfacher zu debuggen ist und eine einfache Erweiterbarkeit erm?glicht.

Examples

Installation und Einrichtung

Keras ist eine High-Level-Bibliothek f?r neuronale Netzwerke, die in Python geschrieben wurde und auf TensorFlow oder Theano ausgef?hrt werden kann. Es wurde mit dem Ziel entwickelt, schnelles Experimentieren zu erm?glichen. In der Lage zu sein, mit m?glichst geringer Verz?gerung von der Idee zum Ergebnis zu gelangen, ist der Schl?ssel f?r eine gute Forschung. Verwenden Sie Keras, wenn Sie eine tiefe Lernbibliothek ben?tigen, die:

? Erm?glicht einfaches und schnelles Prototyping (durch vollst?ndige Modularit?t, Minimalismus und Erweiterbarkeit).

? Unterst?tzt sowohl Faltungsnetzwerke als auch wiederkehrende Netzwerke sowie Kombinationen aus beiden.



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