Результаты поиска по запросу "keras"
оптимизатор:
ел бы контролировать, например. скорость обучения во время тренировок в Керасе как в индикаторе прогресса, так и в Tensorboard. Я полагаю, что должен быть способ указать, какие переменные регистрируются, но в Keras нет немедленного разъяснения по ...
Почему этот ответ был отклонен?
кли проблемы с использованием class_weight для моей проблемы с несколькими метками. То есть каждая метка имеет значение 0 или 1, но для каждой входной выборки существует много меток. Код (со случайными данными для целей MWE): import tensorflow ...
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 /= ...
была опечатка. Это должно помочь, если вы хотите сохранить лучшую модель w.r.t в val_losses -
ользую следующий код при обучении модели в керасе from keras.callbacks import EarlyStopping model = Sequential() model.add(Dense(100, activation='relu', input_shape = input_shape)) model.add(Dense(1)) model_2.compile(optimizer='adam', ...
Привет @Maxim ... Я сделал это .... Чем, KS еще раз человек
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt dataset = pd.read_csv("Churn_Modelling.csv") X = dataset.iloc[:,3:13].values Y = dataset.iloc[:,13:].values from sklearn.preprocessing ...
Отказ от ответственности: я автор пакета.
ал Deep Learning с помощью R, и в главе 6 представлены генераторы. Ниже приведен генератор, который выдает (образцы, выходные данные), который не имеет проблем при использовании в fit_generator илиvalu_generator: generator <- function(data, ...
Upvote мое :)
ользовал KerasRegressor для фиктивного набора данных и попытался сам предсказать значения обучения. Это дает мне выход далеко не удовлетворительный. Данные тренировки не случайны вообще. Кто-нибудь может мне помочь? from keras.models import ...
Тем не менее, это требует, я думаю, тщательного отслеживания модели, что я по общему признанию не сделал.
ел спросить, есть ли простой способ визуализации модели Keras, построенной из Functional API? Прямо сейчас, лучшие способы отладки на высоком уровне последовательной модели для меня: model = Sequential() model.add(... ... ...
github.com/keras-team/keras/issues/1765#issuecomment-324018225
ьзуя Keras из Tensorflow 1.4.1, как один вес копирует из одной модели в другую? В качестве предыстории я пытаюсь реализовать сеть Deep-Q (DQN) для игр Atari после публикации DeepMind о DQN. Насколько я понимаю, что реализация использует две ...