keras卷积神经网络一维 人工智能可以自动编写html和css了，对此你怎么看？

人工智能可以自动编写html和css了，对此你怎么看？

根据CSDN信息，keras中有一个名为screenshot to code的项目，当时在GitHub中排名第一。该项目最强大的部分是：通过深入学习，神经网络自动将设计草稿转换成HTML和CSS代码。这有多强大？也就是说，产品经理可以编程并自动完成程序员的工作。只是产品经理是人，但这是一台机器。

这不得不让我们恐慌，人工智能可能会大规模取代人类的工作。

首先，我们认为程序员编程是一项技术性很强的工作。因为大多数优秀的程序员都有深厚的学术基础，经过长期的训练和实践，他们可以获得优秀的技能。而且，计算机程序设计语言与我们的自然语言是完全不同的。要把人类的需求转化为计算机编程语言，我们需要做的是先定义需求，然后让程序员把我们的语言和表达转化为计算机语言。

这个时候，计算机本身把设计稿变成了编程语言，这意味着人类语言的表达转化成了计算机语言，计算机可以做到，这意味着计算机可以理解人类语言。

我们不谈编程水平，但计算机编程水平不高。但由于其强大的性能，只要开机，电脑就可以继续运行，学习速度是人类无法达到的。所以对于人工智能来说，更重要的是数据、算法和硬件的改进。起点低真的没关系。

这样，人工智能的到来可以提高生产力，丰富人类社会的物质，使人们有更多的自由时间，从而更好地处理人与人之间的关系。

如何估算神经网络的最优学习率？

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具体来说，当前主流的神经网络模型使用梯度下降算法进行训练，或学习参数。学习速率决定权重在梯度方向上成批移动的距离。理论上，学习率越高，神经网络的学习速度越快。但是，如果学习速率过高，可能会“穿越”损失函数的最小值，导致收敛失败。

上图左边是高学习率，右边是低学习率，来源：mikkel Duif（quora）

那么，如何找到最佳学习率？

方法。但是，这种方法的初始学习率（上例中为0.1）不应该太高。如果初始学习率太高，可能会“穿越”最优值。

另外，还有另外一种思路，就是逆向操作，从学习率很低开始，每批之后再提高学习率。例如，从0.00001到0.0001，再到0.001，再到0.01，再到0.1。这个想法背后的直觉是，如果我们总是以很低的学习率学习，我们总是可以学习到最好的权重（除非整个网络架构有问题），但它将非常缓慢。因此，从一个很低的学习率开始，我们可以肯定地观察到损失函数的下降。然后逐渐加大学习率，直到学习率过高，导致发散。该方法还避免了上述方法初始学习率过高，一次“穿越”最优值的隐患。这是Leslie n.Smith在2015年的论文《训练神经网络的循环学习率》中提出的方法。

CNN怎么调参数？

参数是超级参数。对于CNN，主要包括卷积核的大小、信道数和网络结构，如特征图拼接和卷积池。训练中最有用的是分批标准化，它使模型快速收敛。

在单片机上跑神经网络，是不是有很广泛的应用范围？

算法模块集成在。

Keras还是TensorFlow，程序员该如何选择深度学习框架？

如果您想用少量代码尽快构建和测试神经网络，keras是最快的，而且顺序API和模型非常强大。而且keras的设计非常人性化。以数据输入和输出为例，与keras的简单操作相比，tensorflow编译码的构造过程非常复杂（尤其对于初学者来说，大量的记忆过程非常痛苦）。此外，keras将模块化作为设计原则之一，用户可以根据自己的需求进行组合。如果你只是想快速建立通用模型来实现你的想法，keras可以是第一选择。

但是，包装后，keras将变得非常不灵活，其速度相对较慢。如果高度包装，上述缺点将更加明显。除了一些对速度要求较低的工业应用外，由于tensorflow的速度较高，因此会选择tensorflow

如果您在验证您的想法时，想定义损失函数而不是使用现有的设置，与keras相比，tensorflow提供了更大的个性空间。此外，对神经网络的控制程度将在很大程度上决定对网络的理解和优化，而keras提供的权限很少。相反，tensorflow提供了更多的控制权，比如是否训练其中一个变量、操作梯度（以获得训练进度）等等。

尽管它们都提供了深度学习模型通常需要的功能，但如果用户仍然追求一些高阶功能选择，例如研究特殊类型的模型，则需要tensorflow。例如，如果您想加快计算速度，可以使用tensorflow的thread函数来实现与多个线程的相同会话。此外，它还提供了调试器功能，有助于推断错误和加快操作速度。

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