ResNet50模型


keras.applications.resnet50.ResNet50(include_top=True, weights='imagenet',
                                input_tensor=None, input_shape=None,
                                pooling=None,
                                classes=1000)

50层残差网络模型,权重训练自ImageNet

该模型在Theano和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序

模型的默认输入尺寸是224x224

参数

  • include_top：是否保留顶层的全连接网络
  • weights：None代表随机初始化，即不加载预训练权重。'imagenet'代表加载预训练权重
  • input_tensor：可填入Keras tensor作为模型的图像输出tensor
  • input_shape：可选，仅当include_top=False有效，应为长为3的tuple，指明输入图片的shape，图片的宽高必须大于197，如(200,200,3)
  • pooling：当include_top=False时，该参数指定了池化方式。None代表不池化，最后一个卷积层的输出为4D张量。‘avg’代表全局平均池化，‘max’代表全局最大值池化。
  • classes：可选，图片分类的类别数，仅当include_top=True并且不加载预训练权重时可用。

返回值

Keras 模型对象

参考文献

 

输入shape

形如（samples，sequence_length）的2D张量

输出shape

形如(samples, sequence_length, output_dim)的3D张量

例子

model = Sequential()
model.add(Embedding(1000, 64, input_length=10))
# the model will take as input an integer matrix of size (batch, input_length).
# the largest integer (i.e. word index) in the input should be no larger than 999 (vocabulary size).
# now model.output_shape == (None, 10, 64), where None is the batch dimension.

input_array = np.random.randint(1000, size=(32, 10))

model.compile('rmsprop', 'mse')
output_array = model.predict(input_array)
assert output_array.shape == (32, 10, 64)

参考文献

 

 

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嵌入层 Embedding

Embedding层

keras.layers.embeddings.Embedding(input_dim, output_dim, embeddings_initializer='uniform', embeddings_regularizer=None, activity_regularizer=None, embeddings_constraint=None, mask_zero=False, input_length=None)

嵌入层将正整数（下标）转换为具有固定大小的向量，如[[4],[20]]->[[0.25,0.1],[0.6,-0.2]]

Embedding层只能作为模型的第一层

参数

  • input_dim：大或等于0的整数，字典长度，即输入数据最大下标+1
  • output_dim：大于0的整数，代表全连接嵌入的维度
  • embeddings_initializer: 嵌入矩阵的初始化方法，为预定义初始化方法名的字符串，或用于初始化权重的初始化器。参考initializers
  • embeddings_regularizer: 嵌入矩阵的正则项，为Regularizer对象
  • embeddings_constraint: 嵌入矩阵的约束项，为Constraints对象
  • mask_zero：布尔值，确定是否将输入中的‘0’看作是应该被忽略的‘填充’（padding）值，该参数在使用递归层处理变长输入时有用。设置为True的话，模型中后续的层必须都支持masking，否则会抛出异常。如果该值为True，则下标0在字典中不可用，input_dim应设置为|vocabulary| + 1。
  • input_length：当输入序列的长度固定时，该值为其长度。如果要在该层后接Flatten层，然后接Dense层，则必须指定该参数，否则Dense层的输出维度无法自动推断。
  • A Theoretically Grounded Application of Dropout in Recurrent Neural Networks