Keras Applications are canned architectures with pre-trained weights.

Creates a 1D tensor containing a sequence of integers.

Keras是目前使用最为广泛的深度学习工具之一，它的底层可以支持TensorFlow、MXNet、CNTK和Theano。如今，Keras更是被直接引入了TensorFlow的核心代码库，成为TensorFlow官网提供的高层封装之一。下面首先介绍最基本的Keras...

Checkpointing Tutorial for TensorFlow, Keras, and PyTorch

而且网上竟然没有解决方案。就考虑了一下tf和keras的版本，我用的tf1.3,keras2.3.1，就把keras卸载，重装了2.1.2，就没有问题了。

Keras-ResNet is the Keras package for deep residual networks. It's fast and flexible. Keras- resnet是用于深度剩余网络的Keras包。它又快又灵活。

最近从网上下载了一个代码是keras+tensorflow的，第一次运行python代码有点激动，中间遇见了一些坑，记录一下解决方案。

当我使用keras和tensorflow做深度学习的时候，python3.6报了这个错误，这个问题源自于keras和TensorFlow的版本过高导致模块不存在或者已经更改不再兼容

在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少，训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题，过拟合具体表现在：模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高；但是在测试...

从上面这幅图可以看出，在一定的训练迭代中，适合的浅层网络要比深层网络有更低的训练误差和测试误差