Python高级架构模式有哪些

这篇文章主要为大家展示了"Python高级架构模式有哪些"，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下"Python高级架构模式有哪些"这篇文章吧。

1、残差连接是目前常用的组件，解决了大规模深度学习模型梯度消失和瓶颈问题。

通常，在10层以上的模型中追加残差连接可能有帮助。

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) # 形状不同，要做线性变换：residual = layers.Conv2D(128, 1, strides=2, padding='same')(x)  # 使用 1×1 卷积，将 x 线性下采样为与 y 具有相同的形状 y = layers.add([y, residual])

2、标准化用于使模型看到的不同样本更相似，有助于模型的优化和泛化。

# Convconv_model.add(layers.Conv2D(32, 3, activation='relu'))conv_model.add(layers.BatchNormalization()) # Densedense_model.add(layers.Dense(32, activation='relu'))dense_model.add(layers.BatchNormalization())3、深度可分离卷积层，在Keras中被称为SeparableConv2D，其功能与普通Conv2D相同。但是SeparableConv2D比Conv2D轻，训练快，精度高。from tensorflow.keras.models import Sequential, Modelfrom tensorflow.keras import layers height = 64width = 64channels = 3num_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')

以上是"Python高级架构模式有哪些"这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注行业资讯频道！