Pytorch nn.Module 类中没有提供像与Keras那样的可以计算模型中可训练和不可训练的参数的数量并显示模型摘要的方法 。所以在这篇文章中，我将总结我知道三种方法来计算Pytorch模型中可训练和不可训练的参数的数量。...

在本文中将介绍如何使用 KerasTuner，并且还会介绍其他教程中没有的一些技巧，例如单独调整每一层中的参数或与优化器一起调整学习率等。Keras-Tuner 是一个可帮助您优化神经网络并找到接近最优的超参数集的工具，它利用了...

我们在使用卷积神经网络或递归神经网络或其他变体时，通常都希望对模型的架构可以进行可视化的查看，因为这样我们可以 在定义和训练多个模型时，比较不同的层以及它们放置的顺序对结果的影响。还有可以更好地理解模型结构...

今天我们来说一下，如何使用自己训练出来的Mask_RCNN模型，或是官方自己的模型权重来进行预测：

刚刚接触到深度学习，前2个月的时间里，我用一维的卷积神经网络实现了对于一维数据集的分类和回归。由于在做这次课题之前，我对深度学习基本上没有过接触，所以期间走了很多弯路。...

谷歌作为联邦学习的提出者，在其深度学习框架TensorFlow的基础上开发出了一套联邦学习的框架Tensorflow Federated（后文简称TFF）。TFF是一个开源框架，用于机器学习和其他分散数据计算，其开发旨在促进联邦学习的研究。...

其中在网络搭建的过程中分为4个stage，蓝色箭头是在Unet中要进行合并的层。注意：前向的运算encoder过程一共经过了5次降采样，包括刚开始的 7 ∗ 7 7*7 7∗7卷积 stride，所以decoder过程要有5次上采样的过程，但是跨层连接（enc...

注：以下模型及其说明来自于《TensorFlow+Keras深度学习人工智能实践应用》林大贵 著

训练集在训练过程中，loss稳步下降，准确率上升，最后能达到97% 验证集准确率没有升高，一直维持在50%左右（二分类问题，随机概率） 测试集准确率57% 在网上搜索可能打的原因： 1.learning rate太小，陷入局部最优...

2 对租房信息进行分析，主要对房租相关特征进行分析，并搭建模型用于预测房租（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。