Результаты поиска по запросу "machine-learning"
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 /= ...
Ах, спасибо! Теперь я знаю
я есть вопрос о понимании BatchNorm (BN позже). У меня хорошо работает коннет, я писал тесты для проверки формы и диапазона выходных данных. И я заметил, что когда я устанавливаю batch_size = 1, моя модель выводит нули (логиты и активации). Я ...
Отлично, очень ясно сейчас!
ользуюзнак вставки [https://cran.r-project.org/web/packages/caret/index.html] пакет для анализа моделей Random Forest, построенных с использованиемрейнджер [https://cran.r-project.org/web/packages/ranger/index.html], Я не могу понять, как вызвать ...
Конечно, пакетная обработка более эффективна, чем подача последовательностей одна за другой. Но главное преимущество указания длины состоит в том, что вы получаете разумное состояние из RNN, то есть дополненные элементы не влияют на тензор результата. Вы получите точно такой же результат (и ту же скорость), если вы не установите длину, а выберете правильные состояния вручную.
аюсь использоватьdynamic_rnn функция в Tensorflow, чтобы ускорить обучение. После некоторого чтения я понимаю, что один из способов ускорить обучение - это явно передать значениеsequence_length параметр в этой функции. После еще немного чтения и ...
и не делать ничего другого.
ю, как визуализировать график тензорного потока после тренировки с тензорной доской. Теперь можно ли визуализировать только переднюю часть графика, то есть без определения оператора обучения? Причина, по которой я спрашиваю это, заключается в ...
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 ...
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 ...
в приведенном выше примере функции передаются как dict. Как получить те же результаты, когда у меня есть столбец в CSV-файле, который разделен пробелом, и мне нужно многократное кодирование, используя приведенный выше пример?
кументов TensorFlow ясно, как использоватьtf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list создать столбец объектов, который принимает в качестве входных данных некоторую строку и выводит горячий вектор. ...
Как мне узнать, на какие атрибуты распадается мое дерево при использовании scikit-learn?
Я изучал scikit-learn, создавал деревья решений по критериям энтропии и расщепления Джини, а также изучал различия. Мой вопрос: как я могу «открыть капот» и выяснить, на какие именно атрибуты делятся деревья на каждом уровне, а также на ...