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内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：教程更新日期：2024-11-30

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深度学习干货：解决Keras过拟合的妙招很多从事数据分析、商业分析或数据科学的朋友们都希望在自己的简历上展示一个深度学习项目。对于初学者来说，自己动手搭建网络模型是非常困难的。因此，直接在Keras中调用预训练模型进行迁移学习是最简单高效的方法。 𐟥𓰟峰Ÿ峠如果你有其他关于深度学习的技巧和干货，欢迎在评论区留言。𐟥𓰟峰Ÿ峊在调用模型的过程中，我们发现MobileNet、ResNet和DenseNet等包含残差的模型会出现严重的过拟合问题。本文将结合图像分类场景，介绍如何解决这个问题。我们直接调用MobileNetV2，使用基于Imagenet的预训练模型作为特征提取骨干网络，并在此基础上添加全连接层作为分类器，本文设定为4分类。在实际训练过程中，我们发现模型严重过拟合，所有的分类结果均为第一类，准确率为0.25。但是将模型换成Vgg等不包含残差的网络则没有此问题。原因在于调用的预训练模型内部的Batch Normalization层。如果使用预训练参数进行finetune，这些BN层会使用K.learning_phase的值作为is_training参数的默认值，导致训练的时候使用的一直是mini batch的平均值，由于trainable在finetune时候默认设置为false了，使得整个网络层不会更新参数。解决方案是通过set_learning_phase()函数冻结网络参数，改进后三轮就收敛到97%的准确率。此时测试集准确率也高达96.4%，没有再发生过拟合问题。但是随后又出现了新的问题：分类一个batch结果准确，哪怕batch里只有两张图，但是当只有一张图时就没办法分类，不管输入是什么，都会得到完全一样的错误结果。于是我们回到模型，发现问题出在我们手动添加的全连接层中的BN层，它导致模型仅能处理batch数据。注释掉该BN层或改成LN层之后问题成功解决。

深度学习在临床科研中的三大应用场景大家好！今天我想和大家聊聊最近我在学习的一个非常有趣的话题：深度学习在临床科研中的应用。作为一个科研小白，最近我开始接触深度学习和Python，发现它们在临床科研中有着巨大的潜力。特别是通过分析临床数据，构建模型，帮助医生做出更准确的决策！今天的学习任务是如何用Python构建一个简单的深度学习模型，来处理一些临床数据，比如预测病人的疾病风险。希望大家能和我一起学习进步～ 𐟧 深度学习在临床科研中的具体应用疾病预测：通过分析病人的病历、基因数据等，构建深度学习模型，预测疾病的发生风险。医学影像分析：用卷积神经网络（CNN）来处理B超、CT等医学影像，帮助医生更快识别病变。个性化治疗：通过机器学习模型分析患者的特定数据，制定个性化的治疗方案。今天的学习目标：构建一个简单的深度学习模型我们用到的工具是Python中的Keras库。下面这段代码展示了一个简单的神经网络模型，能用来预测某些临床指标的风险。代码分享见图4️⃣ 深度学习的实际应用场景像这样的模型其实可以应用到很多实际的临床场景中，比如：预测某个疾病的发病率分析治疗方案的有效性构建个性化治疗模型总结深度学习在临床中的应用非常广泛，它可以帮助医生做出更准确的诊断和治疗决策。通过简单的Python代码，我们已经构建了一个基础的深度学习模型，下一步就是去优化它，让它更适用于临床科研。今天的分享就到这里啦，欢迎大家一起讨论和学习！如果有任何问题或者感兴趣的地方，随时留言！下一次我打算学习一些医学影像的处理，大家有兴趣的话可以一起哦～期待我们的下一次学习记录！𐟌ˆ

学计算机专业后，你可以选择这些职业方向！ 𐟔尟”堦•𐦍‘学与分析方向 𐟒렦•𐦍†析师主要语言：SQL, Python, R 技术栈：Pandas, NumPy, SQL 𐟒렦•𐦍‘学家主要语言：Python, R 技术栈：Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch 𐟒력•†业智能分析师主要语言：SQL, Python 技术栈：Tableau, Power BI, Looker 𐟔尟”堨𝯤𛶥𜀥‘方向 𐟒력…覠ˆ开发者主要语言：Node.js, Python, Ruby, C/C++ 技术栈：React, Angular, Vue.js, Ruby on Rails 𐟒력Ž端开发者主要语言：Java, Python, Node.js, C/C++ 技术栈：Spring Boot, Django, Flask, Express.js 𐟔尟”堧𝑧𛜤𘎧𓻧𛟧†方向 𐟒렧𝑧𛜥𗥧若𘈊主要语言：Python, Bash/Shell 技术栈：Cisco IOS, Juniper JUNOS, OpenStack 𐟒렧𓻧𛟦ž𖦞„师主要语言：Java, C#, Python 技术栈：微服务架构，Docker, Kubernetes 𐟔尟”堤𚺥𗥦™𚨃𝤸Ž机器学习方向 𐟒렁I工程师主要语言：Python, Java, C/C++ 技术栈：TensorFlow, PyTorch, Keras 𐟒렦œ𚥙襭椹工程师主要语言：Python 技术栈：Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch 𐟒련‡꧄𖨯�€处理专家主要语言：Python 技术栈：NLTK, spaCy, Hugging Face Transformers 𐟔尟”堤🡦葉‰全方向 𐟒력…襈†析师主要语言：Python, Bash/Shell 技术栈：Nmap, Wireshark, Metasploit 𐟒렦𘗩€测试工程师主要语言：Python, Bash/Shell 技术栈：Burp Suite, OWASP ZAP, Metasploit 𐟒력 学家主要语言：C++, Python 技术栈：Cryptography libraries, OpenSSL

树莓派+OpenCV，视觉新可能！树莓派与OpenCV的结合，为机器视觉领域带来了无限可能。以下是一些关键的应用方向：目标检测与识别：使用YOLO、SSD、Fast R-CNN等算法进行目标检测，同时进行表情识别、行人检测、目标跟踪和关键点定位。深度学习框架：利用TensorFlow、Keras、PyTorch等框架，进行图像识别分类、物体检测和分割。例如，使用Faster R-CNN、Deeplab、YOLOv3、SSD等算法。环境配置与部署：提供各种算法的环境配置和部署指导，帮助用户实现目标检测。问题解答与指导：在实现过程中，遇到任何问题，都可以得到专业的解答和指导。这些应用不仅局限于树莓派，还可以扩展到其他硬件平台，为机器视觉的研究和应用提供强大的支持。

如何从零开始学习人工智能？学习人工智能是一个长期的过程，但只要一步步地掌握每个小知识点，就能逐步积累，最终达到目标。 𐟤– 人工智能、机器学习和深度学习的区别这三者并不是独立的，而是逐层递进的关系。最初的概念是人工智能，为了实现人工智能，数学家提出了机器学习的算法。随着计算机技术的飞速发展，深度学习得到了广泛应用。 𐟓š 如何选择深度学习框架？目前，深度学习框架种类繁多，最常用的有Keras、PyTorch和TensorFlow。这三种框架分别适合不同类型的人群（新手、科研工作者和工业生产用户）。因此，你应该根据自己的需求选择适合的框架进行学习。希望这些建议能帮助你更好地规划学习人工智能的路线，祝你学习顺利！

机器学习宝典：理论实践 𐟓– 这本书不仅是本科和研究生的教材，更是为那些渴望从理论和实践角度深入理解机器学习基本要素的学生准备的。 𐟔 选择本书中的主题标准是：该方法是否在工程学和其他数量领域具有实用价值，并且其理论阐述是否适合具有典型数学背景的学生。 𐟓ˆ 本书涵盖了从线性模型、决策树到集成学习、模型评估和选择、降维等多个主题。此外，还介绍了数据科学和机器学习的基础Python包，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn、XGBoost和Keras（基于TensorFlow后端）。 𐟒ᠩ€š过Python实现来补充每种技术的理论介绍，本书还专门介绍了必要的Python编程技能。 𐟔砦— 论是初学者还是有一定经验的开发者，这本书都能帮助你更深入地理解机器学习的原理和实践应用。

GPT 出来之后，微博上再也没人提tensorflow, pytorch, mxnet ，keras 了，仿佛都是落后的技术了，只有AIGC 和RAG 了，一夜之间，这些框架仿佛就被淘汰了。

「乌丸屋Karasumaya超话」「乌丸屋Karasumaya」「乌丸屋2024秋季上新」「一生推不如一生恋」 @乌丸屋Karasumaya联动「SukeraSomero」的百合向恋爱游戏《一生推不如一生恋》全新商品企划，今日正式上架乌丸屋全国门店！一一从“结婚吧”这一句话开始的，♀与♀的追逐游戏！ 𐟌𘠦œ즜Ÿ更有满赠特典(明信片、亚克力挂件）相送！喜欢的朋友们千万不要错过哦~

这本书让你跪着读完！机器学习实践指南 𐟓š 这本书是一本实用的机器学习指南，介绍了三种无代码学习的方法：使用AutoML、低代码BigQuery ML以及定制代码scikit-learn和Keras。通过每个案例，你将使用真实世界的数据集来学习关键的机器学习概念。 𐟓Š 商业和数据分析师通过详细、数据驱动的方法介绍了机器学习/人工智能项目：从加载和分析数据，到将数据馈送到ML模型中，再到建立、训练和测试模型，最后将模型部署到生产中。作者Michael Abel和Gwendolyn Stripling展示了如何在零售、医疗保健、金融服务、能源和电信领域建立机器学习模型。 𐟔 你将学会如何：区分结构化和非结构化数据以及它们所呈现的挑战可视化和分析数据预处理数据以输入到机器学习模型中区分回归和分类监督学习模型比较不同的ML模型类型和架构，从无代码到低代码到定制训练设计、实施和调整ML模型将数据导出到GitHub仓库进行数据管理和治理这本书通过详细的步骤和实际案例，帮助你掌握机器学习的核心技能，并在实际项目中应用这些知识。

吴恩达机器学习与深度学习速查表 𐟓š 吴恩达机器学习与深度学习速查表是一份由著名人工智能专家吴恩达（Andrew Ng）及其团队精心编制的参考资料。无论你是为了考试、项目开发还是日常工作，这份速查表都能成为你的得力助手。赶紧收藏起来，让学习效率翻倍！ 𐟓– 第一模块：Python快速入门 𐟓– 第二模块：Python数据科学必备工具包实战 𐟓– 第三模块：人工智能必备数学课程 𐟓– 第四模块：机器学习算法精讲及其案例应用 𐟓– 第五模块：机器学习算法建模实战项目 𐟓– 第六模块：机器学习案例实战应用集锦 𐟓– 第七模块：机器学习竞赛优胜解决方案实战 𐟓– 第八模块：Python金融分析与量化交易实战 𐟓– 第九模块：深度学习经典算法解析 𐟓– 第十模块：深度学习Keras项目实战这份速查表涵盖了从Python基础到深度学习项目的全方位内容，帮助你快速掌握机器学习与深度学习的核心知识。赶紧收藏起来，让学习变得更加高效！

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