计算机功能和模式的人性化使得开发新方法成为可能。例如，创建一个投影的代码“导体”。
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)
卷积和连接器形成负责形成神经网络的控制块。开放堆栈——Kubernetes 中也实现了类似的事情。它实现了服务之间的功能分配。
conv_up_4_2 = Conv2D(1, (3, 3), padding='same')(conv_up_4_1)
result = Activation('sigmoid')(conv_up_4_2)
连接到源服务器也是 ML 和 Kubernetes 的常见任务。代码和开源软件很难比较，但管理功底是有目共睹的！
对于开发人员来说，不仅可以看到算法和公式，还可以看到替代它们的开放技术。
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')
优化和交叉熵函数是管理机器学习开发的出色助手。它们组织神经网络模型的动作序列。
优化和交叉熵函数是管理机器学习开发的出色助手。它们组织神经网络模型的动作序列。
pred = model.predict(x) - 它对于预测神经网络的结果也很有用。
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