解释cnn_model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer = SGD(learning_rate=1e-3,momentum=0.9),#SGD(lr=1e-3,momentum=0.9) metrics=['accuracy'])

时间: 2024-04-01 18:35:45 浏览: 52
这行代码是用来编译一个卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)模型的。下面是这行代码中每个参数的解释: - `loss='categorical_crossentropy'`:这是损失函数的名称。在多分类问题中,交叉熵是一种广泛使用的损失函数。分类交叉熵(categorical_crossentropy)是一种在分类问题中使用的交叉熵损失函数。 - `optimizer=SGD(learning_rate=1e-3, momentum=0.9)`:这是优化器的名称和参数。在神经网络中,优化器用于最小化损失函数。这里使用的是随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent, SGD)优化器。learning_rate参数定义了学习率,即每次更新权重时应该乘以的因子。momentum参数定义了动量,即应该如何使用之前的梯度来更新权重。 - `metrics=['accuracy']`:这是评估指标的名称。在训练过程中,我们需要一些指标来评估模型的性能。这里使用的是准确率(accuracy)作为评估指标。
相关问题

为以下每句代码做注释:def VGG19_model(self, learning_rate=0.005, decay=1e-6, momentum=0.9, nb_classes=2, img_rows=197, img_cols=197, RGB=True, is_plot_model=False): color = 3 if RGB else 1 base_model = VGG19(weights='imagenet', include_top=False, pooling=None, input_shape=(img_rows, img_cols, color), classes=nb_classes) # 冻结base_model所有层,这样就可以正确获得bottleneck特征 for layer in base_model.layers: layer.trainable = False x = base_model.output # 添加自己的全链接分类层 x = GlobalAveragePooling2D()(x) x = Dense(1024, activation='relu')(x) predictions = Dense(nb_classes, activation='softmax')(x) # 训练模型 model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) sgd = SGD(learning_rate=learning_rate, decay=decay, momentum=momentum, nesterov=True) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy']) # 绘图 if is_plot_model: plot_model(model, to_file='vgg/vgg19_model.png', show_shapes=True) return model

这段代码定义了一个VGG19模型的函数,接受一些参数,返回一个编译好的模型。下面是每行代码的注释: ```python def VGG19_model(self, learning_rate=0.005, decay=1e-6, momentum=0.9, nb_classes=2, img_rows=197, img_cols=197, RGB=True, is_plot_model=False): # 确定输入图片的通道数(RGB为3,否则为1) color = 3 if RGB else 1 # 加载VGG19预训练模型,并将顶部的全链接层去掉 base_model = VGG19(weights='imagenet', include_top=False, pooling=None, input_shape=(img_rows, img_cols, color), classes=nb_classes) # 冻结base_model所有层,这样就可以正确获得bottleneck特征 for layer in base_model.layers: layer.trainable = False # 加入全局平均池化层和全连接层 x = base_model.output x = GlobalAveragePooling2D()(x) x = Dense(1024, activation='relu')(x) # 输出层 predictions = Dense(nb_classes, activation='softmax')(x) # 训练模型 model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) sgd = SGD(learning_rate=learning_rate, decay=decay, momentum=momentum, nesterov=True) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy']) # 绘图 if is_plot_model: plot_model(model, to_file='vgg/vgg19_model.png', show_shapes=True) return model ``` 该函数的主要功能是定义一个基于VGG19的模型,并进行编译。其中,通过修改`color`参数,可以设置输入图片的通道数。`base_model`是一个预训练的VGG19模型,通过循环冻结所有层,可以获得bottleneck特征。然后,通过加入全局平均池化层和全连接层,定义了自己的分类层。最后,使用`SGD`优化器编译模型,并返回编译好的模型。如果将`is_plot_model`设置为`True`,还可以将模型结构保存为一张图片。

为每句代码加注释:# ResNet模型 color = 3 if RGB else 1 base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, pooling=None, input_shape=(img_rows, img_cols, color), classes=nb_classes) # 冻结base_model所有层,这样就可以正确获得bottleneck特征 for layer in base_model.layers: layer.trainable = True x = base_model.output # 添加自己的全链接分类层 x = Flatten()(x) predictions = Dense(nb_classes, activation='softmax')(x) # 训练模型 model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) sgd = SGD(learning_rate=learning_rate, decay=decay, momentum=momentum, nesterov=True) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy']) # 绘制模型 if is_plot_model: plot_model(model, to_file='vgg/resnet50_model.png', show_shapes=True) return model

# 定义一个 ResNet 模型,color 根据 RGB 是否为 True 来确定为 3 或 1 color = 3 if RGB else 1 # 载入 ResNet50 模型的权重,并冻结所有层,只保留特征提取层 base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, pooling=None, input_shape=(img_rows, img_cols, color), classes=nb_classes) # 将 base_model 所有层冻结,只训练后面添加的新层 for layer in base_model.layers: layer.trainable = True # 在模型的顶部添加自定义的全连接分类层 x = base_model.output x = Flatten()(x) predictions = Dense(nb_classes, activation='softmax')(x) # 构建模型,指定输入和输出 model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) # 定义优化器,使用 SGD 优化器,设置学习率、衰减、动量和 Nesterov 动量的参数 sgd = SGD(learning_rate=learning_rate, decay=decay, momentum=momentum, nesterov=True) # 编译模型,设置损失函数、优化器和评价指标 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy']) # 如果 is_plot_model 为 True,则绘制模型结构图并保存 if is_plot_model: plot_model(model, to_file='vgg/resnet50_model.png', show_shapes=True) # 返回构建好的模型 return model

相关推荐

解析这段代码from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten, MaxPooling2D, Dropout, Activation, BatchNormalization from keras import backend as K from keras import optimizers, regularizers, Model from keras.applications import vgg19, densenet def generate_trashnet_model(input_shape, num_classes): # create model model = Sequential() # add model layers model.add(Conv2D(96, kernel_size=11, strides=4, activation='relu', input_shape=input_shape)) model.add(MaxPooling2D(pool_size=3, strides=2)) model.add(Conv2D(256, kernel_size=5, strides=1, activation='relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=3, strides=2)) model.add(Conv2D(384, kernel_size=3, strides=1, activation='relu')) model.add(Conv2D(384, kernel_size=3, strides=1, activation='relu')) model.add(Conv2D(256, kernel_size=3, strides=1, activation='relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=3, strides=2)) model.add(Flatten()) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(4096)) model.add(Activation(lambda x: K.relu(x, alpha=1e-3))) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(4096)) model.add(Activation(lambda x: K.relu(x, alpha=1e-3))) model.add(Dense(num_classes, activation="softmax")) # compile model using accuracy to measure model performance model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model # Generate model using a pretrained architecture substituting the fully connected layer def generate_transfer_model(input_shape, num_classes): # imports the pretrained model and discards the fc layer base_model = densenet.DenseNet121( include_top=False, weights='imagenet', input_tensor=None, input_shape=input_shape, pooling='max') #using max global pooling, no flatten required x = base_model.output #x = Dense(256, activation="relu")(x) x = Dense(256, activation="relu", kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01))(x) x = Dropout(0.6)(x) x = BatchNormalization()(x) predictions = Dense(num_classes, activation="softmax")(x) # this is the model we will train model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) # compile model using accuracy to measure model performance and adam optimizer optimizer = optimizers.Adam(lr=0.001) #optimizer = optimizers.SGD(lr=0.0001, momentum=0.9, nesterov=True) model.compile(optimizer=optimizer, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model

以下代码出现input depth must be evenly divisible by filter depth: 1 vs 3错误是为什么,代码应该怎么改import tensorflow as tf from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D from keras.optimizers import SGD from keras.utils import np_utils from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras.applications.vgg16 import VGG16 import numpy # 加载FER2013数据集 with open('E:/BaiduNetdiskDownload/fer2013.csv') as f: content = f.readlines() lines = numpy.array(content) num_of_instances = lines.size print("Number of instances: ", num_of_instances) # 定义X和Y X_train, y_train, X_test, y_test = [], [], [], [] # 按行分割数据 for i in range(1, num_of_instances): try: emotion, img, usage = lines[i].split(",") val = img.split(" ") pixels = numpy.array(val, 'float32') emotion = np_utils.to_categorical(emotion, 7) if 'Training' in usage: X_train.append(pixels) y_train.append(emotion) elif 'PublicTest' in usage: X_test.append(pixels) y_test.append(emotion) finally: print("", end="") # 转换成numpy数组 X_train = numpy.array(X_train, 'float32') y_train = numpy.array(y_train, 'float32') X_test = numpy.array(X_test, 'float32') y_test = numpy.array(y_test, 'float32') # 数据预处理 X_train /= 255 X_test /= 255 X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 48, 48, 1) X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], 48, 48, 1) # 定义VGG16模型 vgg16_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(48, 48, 3)) # 微调模型 model = Sequential() model.add(vgg16_model) model.add(Flatten()) model.add(Dense(256, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(7, activation='softmax')) for layer in model.layers[:1]: layer.trainable = False # 定义优化器和损失函数 sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) model.compile(optimizer=sgd, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 数据增强 datagen = ImageDataGenerator( featurewise_center=False, featurewise_std_normalization=False, rotation_range=20, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, horizontal_flip=True) datagen.fit(X_train) # 训练模型 model.fit_generator(datagen.flow(X_train, y_train, batch_size=32), steps_per_epoch=len(X_train) / 32, epochs=10) # 评估模型 score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=32) print("Test Loss:", score[0]) print("Test Accuracy:", score[1])

要在Python和TensorFlow环境下实现微表情识别,你可以使用OpenCV、Keras和TensorFlow等库来完成。下面是一个简单的实现代码示例: 复制 import cv2 import numpy as np import keras from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D from keras.optimizers import SGD # 加载数据 X_train = np.load('X_train.npy') y_train = np.load('y_train.npy') X_test = np.load('X_test.npy') y_test = np.load('y_test.npy') # 构建模型 model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=X_train.shape[1:])) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Dropout(0.25)) model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Dropout(0.25)) model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Dropout(0.25)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(512, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(7, activation='softmax')) sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=100, validation_data=(X_test, y_test), shuffle=True) # 测试模型 score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=32) print('Test loss:', score[0]) print('Test accuracy:', score[1]) 在这个示例代码中,我们加载了一组预处理好的微表情图像数据集,然后使用Keras构建了一个卷积神经网络模型来进行分类任务。最后,我们训练了模型并测试了其准确性。 需要注意的是,实现微表情识别是一个复杂的任务,需要更加详细的研究和调整,这个示例代码只是一个简单的实现示例。同时,还需要更多的微表情数据集来训练和测试模型以达到更好的识别效果。进行优化。

import tensorflow as tf from tensorflow.keras import datasets, layers, models, optimizers from tensorflow.keras.preprocessing import image_dataset_from_directory import matplotlib.pyplot as plt # 定义数据集路径 data_dir = r'F:\Pycham\project\data\FMD' # 定义图像大小和批处理大小 image_size = (224, 224) batch_size = 32 # 从目录中加载训练数据集 train_ds = image_dataset_from_directory( data_dir, validation_split=0.2, subset="training", seed=123, image_size=image_size, batch_size=batch_size) # 从目录中加载验证数据集 val_ds = image_dataset_from_directory( data_dir, validation_split=0.2, subset="validation", seed=123, image_size=image_size, batch_size=batch_size) # 构建卷积神经网络模型 model = models.Sequential() model.add(layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1./255, input_shape=(image_size[0], image_size[1], 3))) model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='selu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='selu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='selu')) model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='selu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) # 添加全连接层 model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(128, activation='selu')) model.add(layers.Dropout(0.5)) model.add(layers.Dense(64, activation='selu')) model.add(layers.Dense(10)) # 编译模型,使用 SGD 优化器和 Categorical Crossentropy 损失函数 model.compile(optimizer=optimizers.SGD(learning_rate=0.01, momentum=0.9), loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) # 训练模型,共训练 20 轮 history = model.fit(train_ds, epochs=5, validation_data=val_ds) # 绘制训练过程中的准确率和损失曲线 plt.plot(history.history['accuracy'], label='accuracy') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label = 'val_accuracy') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Accuracy') plt.ylim([0.5, 1]) plt.legend(loc='lower right') plt.show() # 在测试集上评估模型准确率 test_loss, test_acc = model.evaluate(val_ds) print(f'测试准确率: {test_acc}')上述代码得出的准确率仅为0.5,请你通过修改学习率等方式修改代码,假设数据集路径为F:\Pycham\project\data\FMD

最新推荐

recommend-type

keras中的loss、optimizer、metrics用法

例如,`optimizer=SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)`创建了一个学习率为0.01的动量SGD优化器。`get`函数在Keras内部用于根据用户提供的标识符获取相应的优化器实例,通过`deserialize`函数...
recommend-type

keras实现VGG16 CIFAR10数据集方式

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy']) ``` 现在,我们可以训练模型: ```python history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, ...
recommend-type

C语言入门:欧姆定律计算器程序

"这篇资源是关于C语言的入门教程,主要介绍了计算机语言的种类,包括机器语言、汇编语言和高级语言,强调了高级语言,尤其是C语言的特点和优势。同时,通过三个简单的C语言程序示例,展示了C语言的基本语法和程序结构。 在C语言中,`main()`函数是程序的入口点,`printf()`和`scanf()`是输入输出函数,用于显示和获取用户输入的数据。在提供的代码段中,程序计算并输出了一个电路中三个电阻并联时的总电流。程序首先定义了变量`U`(电压),`R1`、`R2`、`R3`(电阻),以及`I`(电流)。然后使用`scanf()`函数接收用户输入的电压和电阻值,接着通过公式`(float)U/R1 + (float)U/R2 + (float)U/R3`计算总电流,并用`printf()`显示结果。 C语言是一种结构化编程语言,它的特点是语法简洁,执行效率高。它支持多种数据类型,如整型(int)、浮点型(float)等,并且拥有丰富的运算符,可以进行复杂的数学和逻辑操作。C语言的程序设计自由度大,但同时也要求程序员对内存管理和程序结构有深入理解。 在C语言中,程序的执行流程通常包括编译和链接两个步骤。源代码(.c文件)需要通过编译器转换成目标代码(.o或.obj文件),然后通过链接器将多个目标代码合并成可执行文件。在运行高级语言程序时,这个过程通常是自动的,由编译器或IDE完成。 在例2中,程序展示了如何定义变量、赋值以及输出结果。`a`和`b`被初始化为100和50,它们的和被存储在变量`c`中,最后通过`printf()`显示结果。例3则演示了如何使用函数来求两个数的最大值,通过定义`max`函数,传入两个整数参数,返回它们之间的最大值。 学习C语言,除了基本语法外,还需要掌握指针、数组、结构体、函数、内存管理等核心概念。同时,良好的编程规范和调试技巧也是必不可少的。对于初学者来说,通过编写简单的程序并逐步增加复杂度,可以有效提高编程技能和理解C语言的精髓。"
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

神经网络引擎:神经网络的训练与优化,探索高效训练的秘诀,加速人工智能的落地应用

![神经网络引擎](https://img-blog.csdnimg.cn/cabb5b6785fe454ca2f18680f3a7d7dd.png) # 1. 神经网络引擎概述** 神经网络引擎是一种强大的计算架构,专为处理复杂非线性数据而设计。它由大量相互连接的处理单元组成,称为神经元。这些神经元可以学习从数据中提取特征,并执行复杂的决策。 神经网络引擎的结构类似于人脑,它由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层接收数据,隐藏层处理数据并提取特征,输出层生成预测或决策。神经元之间的连接权重是可学习的,通过训练数据进行调整,以优化网络的性能。 神经网络引擎被广泛应用于各种领域,包括图像识别
recommend-type

flowable的数据库表

Flowable是一个开源的工作流和业务流程管理平台,它主要基于Java构建,用于自动化任务、审批流程等企业应用。在数据库层面,Flowable使用的是H2作为默认数据库(适用于开发环境),但在生产环境中通常会选择更强大的MySQL或PostgreSQL。 Flowable的数据库包含多个核心表,用于存储工作流的数据,如流程定义、实例、任务、用户任务信息以及历史记录等。以下是一些关键的数据库表: 1. **ACT_RE_PROCDEF**: 存储流程定义的信息,包括流程ID、名称、版本等。 2. **ACT_RU_CASE**: 对于决策表(Decision Table)支持,存储case
recommend-type

C语言:掌握求三角形面积与基础编程实例

本篇C语言入门教程讲述了如何利用C语言求解三角形面积。首先,程序使用`#include "math.h"`导入数学库,以便使用`sqrt()`函数来计算面积。在`main()`函数中,用户通过`scanf()`函数输入三角形的三条边长`a`、`b`和`c`。接下来,程序计算半周长`s`,即半边长的三边之和的一半,公式为`s = (a + b + c) / 2`。然后,使用海伦公式计算面积,即`area = sqrt(s * (s - a) * (s - b) * (s - c))`,其中`s * (s - a)`、`(s - b)`和`(s - c)`分别代表三角形两个较小的两边和它们之间的夹角所对应的线段长度。 C语言在此处展示了其作为高级语言的优势,允许程序员使用相对简洁的代码表示复杂的数学运算,如`y=2x2+3x-1`转换为`area = sqrt(s * (s - a) * (s - b) * (s - c))`,使得代码更易于理解。此外,C语言的语法灵活,但又有一定限制,使得程序设计者可以高效地实现功能,同时保持较高的程序执行效率。 通过这个例子,初学者可以了解到C语言的基本结构,包括主函数`main()`的使用,变量声明和赋值,以及输入输出的处理。例如,`printf()`函数用于输出结果,`scanf()`用于接收用户的输入。同时,该教程也提到了C语言中的函数,如`max()`函数,虽然在这里没有详细实现,但它展示了C语言支持函数的使用,可以将复杂问题分解为独立可重用的部分。 这篇教程不仅教授了如何求解三角形面积,还展示了C语言的基本结构、输入输出处理以及函数的使用,是学习C语言编程的良好起点。通过实际操作和理解这些核心概念,读者可以逐渐掌握C语言并应用于其他计算问题的解决。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

神经网络引擎:生成对抗网络(GAN)的原理与实践,创造以假乱真的艺术世界,引领人工智能的创新前沿

![神经网络引擎:生成对抗网络(GAN)的原理与实践,创造以假乱真的艺术世界,引领人工智能的创新前沿](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/009ad5ce8444c22bd0bef994f1963bc0.png) # 1. 生成对抗网络(GAN)概述** 生成对抗网络(GAN)是一种深度学习模型,它通过对抗性训练过程来生成逼真的数据。GAN由两个神经网络组成:生成器网络和判别器网络。 * **生成器网络**:生成器网络生成候选数据,试图欺骗判别器网络。 * **判别器网络**:判别器网络区分真实数据和生成的数据,提供反馈给生成器网络。 对抗性
recommend-type

flex布局上下平均分布

Flex 布局(Flexible Box Layout)是 CSS3 中一种用于创建灵活、可适应屏幕大小和方向的网格布局方法。当提到“flex布局上下平均分布”时,通常指的是 `flex-direction` 属性设置为 `column`(竖直排列),并且 `align-items` 属性设置为 `space-between`。 `align-items: space-between;` 这个属性会使得子元素在主轴(垂直方向,对于 column 方向就是从上到下)上均匀分布,并且每个元素之间的间距相等,第一个和最后一个元素与容器顶部或底部的距离等于最大的间隙。 举个例子: ```css