如何基于python在残差网络中加入Adam
时间: 2024-05-02 13:18:30 浏览: 17
1. 导入必要的库和模块,例如TensorFlow或Keras。
2. 定义残差网络的结构,包括输入层、隐藏层和输出层。
3. 在每个隐藏层中实现残差块,其中包括两个卷积层、批量标准化层和跳跃连接。
4. 在模型编译时,将优化器设置为Adam,并指定学习率和其他参数(例如beta_1和beta_2)。
5. 训练模型,并根据需要进行调整。
以下是一个示例代码:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, BatchNormalization, Activation, Add, Input
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
def res_block(input, filters):
x = Conv2D(filters, kernel_size=(3, 3), padding='same')(input)
x = BatchNormalization()(x)
x = Activation('relu')(x)
x = Conv2D(filters, kernel_size=(3, 3), padding='same')(x)
x = BatchNormalization()(x)
x = Add()([x, input])
x = Activation('relu')(x)
return x
def res_net(input_shape=(32, 32, 3), num_classes=10):
inputs = Input(shape=input_shape)
x = Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), padding='same')(inputs)
x = BatchNormalization()(x)
x = Activation('relu')(x)
x = res_block(x, 64)
x = res_block(x, 64)
x = res_block(x, 64)
x = Conv2D(128, kernel_size=(3, 3), strides=(2, 2), padding='same')(x)
x = BatchNormalization()(x)
x = Activation('relu')(x)
x = res_block(x, 128)
x = res_block(x, 128)
x = res_block(x, 128)
x = Conv2D(256, kernel_size=(3, 3), strides=(2, 2), padding='same')(x)
x = BatchNormalization()(x)
x = Activation('relu')(x)
x = res_block(x, 256)
x = res_block(x, 256)
x = res_block(x, 256)
x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
outputs = tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')(x)
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
return model
model = res_net()
optimizer = Adam(lr=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-07)
model.compile(optimizer=optimizer, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
```
在此示例中,我们定义了一个包含三个残差块的残差网络。我们使用全局平均池化层将输出转换为一维张量,并使用softmax激活函数对分类进行预测。在编译模型时,我们使用Adam优化器,并将学习率设置为0.001,beta_1设置为0.9,beta_2设置为0.999,epsilon设置为1e-07。最后,我们指定损失函数为分类交叉熵,并使用准确度作为指标。
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