5 愤怒的勇

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tensorflow2.0自定义InstanceNormalization,BatchRenormalization,GroupNormalization

使用tensorflow2.0定义InstanceNormalization(论文地址),由于没有具体测试过此代码,如果有错误,请原谅。class InstanceNormalization(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self,beta_initializer='zeros',gamma_initializer='ones', ...

2020-02-22 10:22:28

对keras预训练模型添加l2正则化

#以xception为例model = keras.applications.xception.Xception(input_shape=(224,224,3), weights=None,classes=100)#对每个层添加l2正则化for layer in model.layers: layer.k...

2020-02-14 20:07:58

tesorflow2.1.0环境下,tf.keras使用Range优化器(RAdam+Lookahead)

#由于下面导入的RAdam兼容问题,需设置环境变量import os os.environ['TF_KERAS'] = '1'#安装并导入RAdam!pip install keras-rectified-adamfrom keras_radam import RAdam#定义Lookaheadimport tensorflow as tf@tf.keras.utils.r...

2020-01-15 08:47:38

keras2.3.1自定义RAdam优化器

原始代码(RAdam) 来源于苏剑林,由于该代码只能运行于keras2.2.4,所以本人对该代码稍作修改,使其能运行于keras2.3.1。代码已在keras2.3.1,tensorflow2.1.0环境下运行成功。#! -*- coding: utf-8 -*-from keras.legacy import interfacesclass RAdam(keras.optimizers....

2020-01-13 17:55:30

keras 使用Albumentations库自定义数据增强器

keras 使用Albumentations库自定义数据增强器Sequence自定义数据增强器Sequencekeras.utils.Sequence()用于拟合数据序列的基对象,例如一个数据集。每一个 Sequence 必须实现 getitem 和 len 方法。 如果你想在迭代之间修改你的数据集,你可以实现 on_epoch_end。 getitem 方法应该范围一个完整的批次。S...

2019-09-17 10:57:12

Albumentations数据增强方法

Albumentations数据增强方法常用数据增强方法Blur 模糊VerticalFlip 水平翻转HorizontalFlip 垂直翻转Flip 翻转Normalize 归一化Transpose 转置RandomCrop 随机裁剪功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右Smart...

2019-09-13 08:14:21
勋章 我的勋章
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    授予每个自然周发布1篇到3篇原创IT博文的用户。本勋章将于次周周三上午根据用户上周的博文发布情况由系统自动颁发。