電腦功能和模式的人性化使得開發新方法成為可能。例如，建立一個投影的代碼“導體”。
up_1 = UpSampling2D(2, interpolation='bilinear')(pool_4)
conc_1 = Concatenate()([conv_4_2, up_1])
conv_up_1_1 = Conv2D(256, (3, 3), padding='same')(conc_1)
conv_up_1_1 = Activation('relu')(conv_up_1_1)
conv_up_1_2 = Conv2D(256, (3, 3), padding='same')(conv_up_1_1)
conv_up_1_2 = Activation('relu')(conv_up_1_2)
卷積和連接器形成負責形成神經網路的控制塊。開放堆疊－Kubernetes 中也實作了類似的事情。它實現了服務之間的功能分配。
conv_up_4_2 = Conv2D(1, (3, 3), padding='same')(conv_up_4_1)
result = Activation('sigmoid')(conv_up_4_2)
連接到來源伺服器也是 ML 和 Kubernetes 的常見任務。程式碼和開源軟體很難比較，但管理功底是有目共睹的！
對於開發人員來說，不僅可以看到演算法和公式，還可以看到替代它們的開放技術。
adam = keras.optimizers.Adam(lr=0.0001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-08, decay=0.0) model.compile(adam, 'binary_crossentropy')
最佳化和交叉熵函數是管理機器學習開發的優秀助手。它們組織神經網路模型的動作序列。
最佳化和交叉熵函數是管理機器學習開發的優秀助手。它們組織神經網路模型的動作序列。
pred = model.predict(x) - 它對於預測神經網路的結果也很有用。
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