Python高級(jí)架構(gòu)模式有哪些

這篇文章主要為大家展示了“Python高級(jí)架構(gòu)模式有哪些”，內(nèi)容簡(jiǎn)而易懂，條理清晰，希望能夠幫助大家解決疑惑，下面讓小編帶領(lǐng)大家一起研究并學(xué)習(xí)一下“Python高級(jí)架構(gòu)模式有哪些”這篇文章吧。

1、殘差連接是目前常用的組件，解決了大規(guī)模深度學(xué)習(xí)模型梯度消失和瓶頸問(wèn)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(biāo)準(zhǔn)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(xùn)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')

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