1、殘差連接是目前常用的組件，解決了大規(guī)模深度學習模型梯度消失和瓶頸問題。
通常，在10層以上的模型中追加殘差連接可能有幫助。
from keras import layers
x = ...
y = layers.Conv2D(128, 3, activation='relu', padding='same')(x)
y = layers.Conv2D(128, 3, activation='relu', padding='same')(y)
y = layers.MaxPooling2D(2, strides=2)(y)
# 形狀不同，要做線性變換：
residual = layers.Conv2D(128, 1, strides=2, padding='same')(x) # 使用 1×1 卷積，將 x 線性下采樣為與 y 具有相同的形狀
y = layers.add([y, residual])
2、標準化用于使模型看到的不同樣本更相似，有助于模型的優(yōu)化和泛化。
# Conv
conv_model.add(layers.Conv2D(32, 3, activation='relu'))
conv_model.add(layers.BatchNormalization())
# Dense
dense_model.add(layers.Dense(32, activation='relu'))
dense_model.add(layers.BatchNormalization())
3、深度可分離卷積層，在Keras中被稱為SeparableConv2D，其功能與普通Conv2D相同。
但是SeparableConv2D比Conv2D輕，訓練快，精度高。
from tensorflow.keras.models import Sequential, Model
from tensorflow.keras import layers
height = 64
width = 64
channels = 3
num_classes = 10
model = Sequential()
model.add(layers.SeparableConv2D(32, 3,activation='relu',input_shape=(height, width, channels,)))
model.add(layers.SeparableConv2D(64, 3, activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D(2))
model.add(layers.SeparableConv2D(64, 3, activation='relu'))
model.add(layers.SeparableConv2D(128, 3, activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D(2))
model.add(layers.SeparableConv2D(64, 3, activation='relu'))
model.add(layers.SeparableConv2D(128, 3, activation='relu'))
model.add(layers.GlobalAveragePooling2D())
model.add(layers.Dense(32, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(num_classes, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy')
Counter實例擴展：
from collections import Counter
list1 = ['a','b','c',23,23,'a','d','b','e']
counter1 = Counter(list1)
print(counter1)
print(counter1['a'])
#1.1.1統(tǒng)計不同單詞的數(shù)目
print(len(set(list1)))
#1.1.2對統(tǒng)計結果進行分組 下面的方法表示分為4組，不填默認全部分組，以列表
#存儲，里面元素是tuple對象
print(counter1.most_common(4))
#1.1.3 elements()獲取Counter()生成對象的所有鍵名，重復的幾個會全部打印
# 該方法返回一個迭代器對象
keylist = counter1.elements()
print(keylist)
print(list(keylist))
#1.1.4 update(x) 更新計數(shù)器 把x的內(nèi)容加入到原來計數(shù)器中
#x可以作為字符串，列表，元組，集合，但是不能作為字典，純數(shù)字，否則報錯
list2 = ['a','d','f','q',2,3,2,3,4]
print(counter1)
counter1.update(list2)
print(counter1)
#1.1.5 substract(x) 更新計數(shù)器 把x代表的次數(shù)減少1，默認減少1,(通過字典形式指定一次減少的個數(shù))
#，不存在則減為-1，依次減，作用與update()相反
counter1.subtract('a')
print(counter1)
counter1.subtract(['a','b',2])
print(counter1)
到此這篇關于Python高級架構模式知識點總結的文章就介紹到這了,更多相關Python高級架構模式的整理內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
