Результаты поиска по запросу "deep-learning"
Это невозможно .... Я предложу совсем другой подход в ответе, чтобы вы попробовали ....
лизую пользовательскую функцию потерь в Керасе. Выход модели - 10-мерный слой softmax. Чтобы рассчитать убыток: сначала мне нужно найти индекс у стрельбы 1, а затем вычесть это значение из истинного значения. Я делаю следующее: from keras import ...
Попробуйте что-нибудь подобное ...
у код для классификации изображений для двух классов с использованием кера с тензорным бэкэндом. Мои изображения хранятся в папке на компьютере, и я хочу предоставить эти изображения в качестве входных данных для моей модели keras.load_img ...
Рекомендовано.
зорном потоке 1.4 я нашел две функции, которые выполняют пакетную нормализацию и выглядят одинаково: tf.layers.batch_normalization (ссылка [https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/layers/batch_normalization] )tf.contrib.layers.batch_norm ...
дорогой сэр, я посылаю вам много любви.
ался тренировать модель LSTM с использованием керас, но я думаю, что здесь что-то не так. Я получил ошибку ValueError: Ошибка при проверке ввода: ожидалось, что lstm_17_input будет иметь 3 измерения, но получил массив с формой (10000, 0, ...
Я надеюсь, у меня есть лучший рабочий пример, чтобы показать пункты выше. Я добавлю этот ответ в качестве заполнителя и вернусь и добавлю больше материала, если у меня будет шанс.
аюсь создать глубокий CNN, который может классифицировать каждый отдельный пиксель в изображении. Я копирую архитектуру из изображения ниже, взятого изэто [https://github.com/dhasl002/Research-DeepLearning/blob/master/DEEP.pdf]бумага. В статье ...
s. Этот процесс будет перетасовываться после каждой эпохи и делать всю бухгалтерию
аписать асинхронный слой данных для предварительной загрузки пакетов, когда выполняется другая обработка? Есть ли примеры кодов? Спасибо
Я работаю в 1.4.0
троил модель Tensorflow, которая используетDNNClassifier классифицировать ввод на две категории. Моя проблема в том, что результат 1 происходит в 90-95% случаев. Поэтому Tensorflow дает мне одинаковые вероятности для всех моих прогнозов. Я ...
).
должаю сталкиваться с этой ошибкой: RuntimeError: Попытка выполнить обратный просмотр графика во второй раз, но буферы уже освобождены. Укажите retain_graph = True при обратном вызове в первый раз. Я искал на форуме Pytorch, но все еще не могу ...
Однако по какой-то причине нас очень сильно интересует область под кривой от 0 до 1 нашей подогнанной линии, и, таким образом, это может быть одной из метрик. И мы отслеживаем этот показатель, пока модель минимизирует среднеквадратичную функцию потери ошибок.
от вопрос уже есть ответ здесь: Что такое «метрика» в Керасе? [/questions/47302085/what-is-metrics-in-keras] 4 ответаДля меня не ясно различие между функцией потерь и метриками в Керасе. Документация мне не помогла.
Короче говоря, нормализация уменьшает сложность проблемы, которую пытается решить ваша сеть. Это может потенциально повысить точность вашей модели и ускорить обучение. Вы приводите данные в одном масштабе и уменьшаете дисперсию. Ни один из весов в сети не тратится впустую на нормализацию для вас, что означает, что они могут использоваться более эффективно для решения стоящей перед вами задачи.
тировал некоторые сетевые архитектуры в Керасе для классификации набора данных MNIST. Я реализовал тот, который похож на LeNet. Мне показалось, что в примерах, которые я нашел в интернете, есть шаг нормализации данных. Например: X_train /= ...