Результаты поиска по запросу "neural-network"
github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/dnn/...
я есть модель TF, которая хорошо работает, построена с использованием Python и TFlearn. Есть ли способ запустить эту модель в другой системе без установки на нее Tensorflow? Он уже прошел предварительную подготовку, поэтому мне просто нужно ...
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 ...
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', ...
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 /= ...
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.
@PianPawakapan у тебя все хорошо;)
тоящее время я тренирую CNN на MNIST, и выходные вероятности (softmax) дают [0.1,0.1, ..., 0.1] в процессе обучения. Начальные значения не одинаковы, поэтому я не могу понять, что я делаю здесь что-то глупое? Я тренируюсь только на 15 шагов, ...
Принял этот ответ, так как он решил мою предыдущую проблему.
от вопрос уже есть ответ здесь: Разреженная матрица из плотного тензорного потока [/questions/39838234/sparse-matrix-from-a-dense-one-tensorflow] 2 ответаЕсть ли способ преобразовать плотный тензор в разреженный тензор? По-видимому, Tensorflow ...
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
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 ...
). Попробуйте добавить второй слой и посмотрите, что получится.
мы обучаем нейронные сети, мы обычно используем градиентный спуск, который опирается на непрерывную, дифференцируемую функцию реальной стоимости. Функция конечной стоимости может, например, принимать среднеквадратичную ошибку. Или, другими ...