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Keras_CIFAR-10_Functional函数式模型
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2019-01-07
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已经讲到,Keras在构建模型方面,尤其是串联结构的模型时,使用Sequential无疑是一种比较好的选择,但是随着深度学习的不断发展,面对多种多样的模型,尤其是像GoogleNet等带有Inception结构的模型,仅仅是并联的结构是无法满足实际的需要,这种并联的网络结构往往对应着多个输出,这种时候我们往往需要选择更加通用的Functional模型,因为其的广泛性与通用性,在很多开源项目上面使用的就是这种以Model为类名的函数式模型。 本篇将会以CIFAR-10数据集的一系列操作为时间线,来学习Functional模型。https://blog.csdn.net/qq_37972530/article/details/85873949
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Keras_Functional
cifar-10-batches-py.tar.gz 162.6MB
logtrain_weights.h5 73KB
log
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logep001-loss1.339-val_loss1.294.h5 73KB
logep009-loss1.374-val_loss1.319.h5 73KB
logep006-loss1.431-val_loss1.377.h5 73KB
logep005-loss1.455-val_loss1.391.h5 73KB
logep010-loss1.355-val_loss1.293.h5 73KB
logep008-loss1.260-val_loss1.205.h5 73KB
cifar-10_Functional.py 4KB
logep002-loss1.565-val_loss1.521.h5 73KB
logep003-loss1.527-val_loss1.461.h5 73KB
logep007-loss1.271-val_loss1.215.h5 73KB
logep004-loss1.491-val_loss1.446.h5 73KB
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南枫木木
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