本篇將會使用 Pytorch 官方所撰寫的 code 進行流程介紹 Pytorch 訓練流程 Custom Dataset: 定義數據集，讀取圖片和標籤。...
零、前言 在上一篇中講到 Model 形成的概念，便是透過模擬人類神經元的 Perceptron感應器而初步建立的 Layers 組合就成為 Model，我們也...
零、前言 在上一篇文章中，我們介紹了 Sequential 和 Functional 模型的用法和 API 架構。這兩種方法雖然簡單易上手，但在資料量增加時，可...
零、前言 在【Day 03】的章節中，我們簡單提到了 Keras API 內的兩個模型，而 Keras 做為 TensorFlow 主要的高級 API 之一，雖...
從 keras 框架運作一路看過來，機器在做學習會有個核心概念，這邊會展現出來讓前後關聯可以串通。 機器學習和很多著名的預測方法如貝氏理論、德爾菲法論等等，都...
當處理的目標是多模型組成，我們可以訓練各種模型至不同的Server 以增加執行與管理的效能: 如果這些訓練好的模型，未來要串接起來，做生成式資料產出，可能會做...
經過前20節的文章，了解模型訓練與預測相關運作後，接著實例應用並比較幾種損失函數與optimizer的搭配比較。這邊拿某集團企業的銷售資料訂單來做訓練範例。...
於此先了解一下 compiler 的 metrics 在模型fit之後的數量變化。 範例一，預設 metrics 內容 from tensorflow.k...
從上一節可以看出，在模型做compiler時，可以指定 loss function，也能自定義客製的 loss function。 一旦 loss funct...
在上一篇文章中，我們介紹了 TensorFlow 的基本概念與使用方法。本篇文章將繼續介紹 TensorFlow 的應用，我們這次使用 TensorFlow 來...
在上篇中完成 TensorFlow 開發環境後，接下來我們就可以透過 TensorFlow，搭配上 Keras API 的輔助，來完成各種機器學習和深度學習的問...
模型在做Compiler時，指定 loss function ，如下: model.compile(optimizer="rmsprop"...
在模型做fit的章節，我們可以看到在訓練前會將Callback實體放入一個Container，然後於真正訓練迭代迴圈時使用。這邊會自定義Callback類別來...
Layer指定使用哪種 activation 有下列方式 (這邊皆以 "relu" 來做範例) : (1) 指定函式名稱 'relu' (...
本節要探討 optimizer 與 learning rate 有哪些初始設定方式，運作，與有什麼影響。 以上一節範例: import tensorflow...
這節會觀察自己定義 initializer。 我們可以使用一個 subClass 來定義一個initializer，前提是這個自定義的 initializer...
層是模型非常重要的角色，也是模型訓練時張量運算的執行者。層也需要經過build的動作，產生對應的初始權重，供訓練時使用。而訓練時也會透過各層的 Call 函式...
從前面Model的文章可以得知，Model繼承base_layer，代表Model也可以當作Layer使用，可以執行 build與 Call。現在要嘗試自訂義...
假設程式不是使用 sequence 來宣告模型，直接使用 model類別的話，差異在哪裡? 會在文中點出差異。 範例程式: from tensorflow.k...
此篇會觀察模型做評估時使用evaluate之運作。 from tensorflow.keras.datasets import mnist (train_im...
此會觀察模型做預測或決定時大致上運作過程，它會怎麼進行。模型訓練好後，可以執行模型實體的 predict 函式來進行判斷訊號。 from tensorflow...
前面文章在說明 Sequence 建構實例時，將layer物件陣列以建構子參數傳入後，Sequence 會自動將 layer物件陣列裡之物件逐一加入到kera...
上節在 model.fit 的敘述中，有提到模型在訓練前會檢查是否有對模型與所包含的層執行過build的動作。而其實可以於model.fit 之前加入程式執行...
當模型有成功compiler後，就可以透過 keras.engine.training.Model 的 fit 執行訓練。 Keras 官網範例: from...
今日大綱 SGD (Stochastic gradient descent) Momentum Adagrad( Adaptive gradient-base...
前言 今天我們將稍微講述 Luong 全域注意力機制的原理，並繼續用 Keras 來架構附帶注意力機制的 seq2seq 神經網絡。 Luong Attenti...
1. 回顧 下列是過去十天我用各種技巧訓練的模型，只要該技巧對 val acc 或 val loss 有勝過 EFN_base，那我就會將其納入最後的模型實驗。...
前言 受惠於深度學習框架的多元性，開發者可以選自己喜歡的框架，像是: Theano、Caffe、ONNX、Keras、Tensorflow、Pytorch、DL...
前言 走過了資料分析、演算法選擇後，我們得知了有些可以改善模型的方向: 解決資料不平衡(Done) 學習率的設定(Done) 訓練輪數(Nice to hav...
前言 走過了資料分析、演算法選擇後，我們得知了有些可以改善模型的方向: 解決資料不平衡(Done) 學習率的設定(Now) 訓練輪數(To do) 模型深度(...
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