由于AlexNet采用的是LRN标准化,Keras没有内置函数实现,这里用batchNormalization代替

注意：当使用categorical_crossentropy损失函数时，你的标签应为多类模式，例如如果你有10个类别，每一个样本的标签应该是一个10维的向量，该向量在对应有值的索引位置为1其余为0。...

如果在Keras内部多次使用同一个Model，例如在不同的数据集上训练同一个模型进而得到结果，会存在内存泄露的问题。在运行几次循环之后，就会报错OOM。...

补充知识：使用keras，在load_model()时，出现NameError: name ‘***’ is not defined

在实际应用或比赛中，经常会用到交叉验证（10倍或5倍）来提高泛化能力，这样在预测时需要加载多个模型。常用的方法为

2.问题 1）数据加载没有用生成器，还得继续认真看看文档 2）训练时划分验证集的时候，训练就会报错，什么输入维度的问题，暂时没找到原因 3)输入的shape好像必须给出数字，本想用shape= input_tensor.get_shape(),能训练，不能保存模...

在Keras中有两种深度学习的模型：序列模型（Sequential）和通用模型（Model）。差异在于不同的拓扑结构。

之前翻译了 Christopher Olah 的那篇著名的 Understanding LSTM Networks，这篇文章对于整体理解 LSTM 很有帮助，但是在理解 LSTM 的参数数量这种细节方面，略有不足。本文就来补充一下，讲讲如何计算 LSTM 的参数数量。...

实现部分，用Keras实现一个DeepFM 和·清尘·《FM、FMM、DeepFM整理（pytorch）》

灰色关联分析包括两个重要功能。第一项功能：灰色关联度，与correlation系数相似，如果要评估某些单位，在使用此功能之前转置数据。第二个功能：灰色聚类，如层次聚类。...