实例介绍
Jason Brownlee大神力作 - Deep Learning with Python
【实例截图】
【核心代码】
.
├── Deep Learning with Python
│ └── Code
│ ├── callbacks
│ │ ├── callbacks_checkpoint_best.py
│ │ ├── callbacks_checkpoint_improvements.py
│ │ ├── callbacks_checkpoint_load.py
│ │ ├── callbacks_early_stopping.py
│ │ ├── callbacks_history_visualize.py
│ │ └── callbacks_history_visualize_save.py
│ ├── data
│ │ ├── builtin-datasets.py
│ │ ├── housing.csv
│ │ ├── ionosphere.csv
│ │ ├── iris.csv
│ │ ├── pima-indians-diabetes.csv
│ │ └── sonar.csv
│ ├── data_augmentation
│ │ ├── random_flips.py
│ │ ├── random_rotations.py
│ │ ├── random_shear.py
│ │ ├── random_shifts.py
│ │ ├── save_augmented_images.py
│ │ ├── standardize_features.py
│ │ ├── standardize_samples.py
│ │ └── zca_whitening.py
│ ├── data_preparation
│ │ ├── label_encode.py
│ │ ├── normalization.py
│ │ ├── one_hot_encoding.py
│ │ └── standardize.py
│ ├── evaluation
│ │ ├── mlp_auto_validation.py
│ │ ├── mlp_manual_cv.py
│ │ └── mlp_manual_validation.py
│ ├── learning_rate
│ │ ├── baseline.py
│ │ ├── step_decay.py
│ │ └── time_decay.py
│ ├── project-cifar10
│ │ ├── cnn_augment.py
│ │ ├── cnn_large.py
│ │ ├── cnn_simple.py
│ │ └── plot-cifar10.py
│ ├── project-imdb
│ │ ├── imdb_cnn.py
│ │ ├── imdb_cnn_big_maxpool.py
│ │ ├── imdb_cnn_big_maxpool_dropout.py
│ │ ├── imdb_mlp.py
│ │ ├── imdb_mlp_dropout.py
│ │ └── imdb_summarize.py
│ ├── project-mlp
│ │ ├── binary_classification_diabetes.py
│ │ ├── binary_classification_ionosphere.py
│ │ ├── binary_classification_sonar.py
│ │ ├── mlp_first.py
│ │ ├── multiclass_classification_iris.py
│ │ └── regression_boston.py
│ ├── project-mnist
│ │ ├── cnn_augmentation.py
│ │ ├── cnn_mnist_deep.py
│ │ ├── cnn_mnist_simple.py
│ │ ├── mlp_mnist.py
│ │ └── plot_mnist.py
│ ├── regularization
│ │ ├── activation_regularization.py
│ │ ├── batch_normalization.py
│ │ ├── dropout.py
│ │ ├── weight_constraint.py
│ │ └── weight_regularization.py
│ ├── scikit-learn
│ │ ├── grid_search_learning_rate.py
│ │ ├── grid_search_training.py
│ │ └── mlp_sklearn_cv.py
│ └── serialize
│ ├── mlp_json.py
│ └── mlp_yaml.py
└── Deepling learning with python code_DeepLearningwithPython.zip
15 directories, 62 files
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