Pytania otagowane jako keras

Keras to minimalistyczna, wysoce modułowa biblioteka sieci neuronowych napisana w języku Python.

1
Jak radzić sobie z etykietami ciągów w klasyfikacji wielu klas za pomocą keras?
Jestem początkującym w uczeniu maszynowym i keras, a teraz pracuję nad problemem klasyfikacji klas obrazów za pomocą keras. Wejście jest oznaczone obrazem. Po wstępnym przetworzeniu dane szkoleniowe są reprezentowane na liście Python jako: [["dog", "path/to/dog/imageX.jpg"],["cat", "path/to/cat/imageX.jpg"], ["bird", "path/to/cat/imageX.jpg"]] „pies”, „kot” i „ptak” to oznaczenia klasy. Wydaje mi się, że w …
2
Jakie są / są domyślnymi filtrami używanymi przez Keras Convolution2d ()?
Jestem całkiem nowy w sieciach neuronowych, ale całkiem przyzwoicie rozumiem algebrę liniową i matematykę splotu. Próbuję zrozumieć przykładowy kod znajdujący się w różnych miejscach w sieci do szkolenia splotowego NN Keras z danymi MNIST do rozpoznawania cyfr. Oczekuję, że kiedy utworzę warstwę splotową, będę musiał określić filtr lub zestaw filtrów …
18 convnet  keras 
4
Wyszukiwanie hiperparametrów dla LSTM-RNN za pomocą Keras (Python)
Z samouczka RNN firmy Keras: „RNN są trudne. Wybór wielkości partii jest ważny, wybór straty i optymalizatora ma kluczowe znaczenie itp. Niektóre konfiguracje nie będą zbieżne”. Jest to więc bardziej ogólne pytanie dotyczące dostrajania hiperparametrów LSTM-RNN w Keras. Chciałbym wiedzieć o podejściu do znalezienia najlepszych parametrów dla Twojego RNN. Zacząłem …
1
Jak działa parametr validation_split funkcji dopasowania Keras?
Podział walidacji w funkcji dopasowania modelu sekwencyjnego Keras jest udokumentowany w następujący sposób na https://keras.io/models/sequential/ : validation_split: Zmienna między 0 a 1. Część danych treningowych do wykorzystania jako dane walidacyjne. Model oddzieli tę część danych treningowych, nie będzie na nich trenował i oceni utratę oraz wszelkie metryki modelu na tych …
5
powiększ mapę cieplną dna morskiego
Tworzę plik corr()df z oryginalnego pliku df. corr()Df wyszedł 70 x 70 i to jest niemożliwe, aby wyobrazić sobie mapę cieplną ... sns.heatmap(df). Jeśli spróbuję wyświetlić corr = df.corr(), tabela nie pasuje do ekranu i widzę wszystkie korelacje. Czy jest to sposób na wydrukowanie całości dfbez względu na jej rozmiar …
17 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 
5
Co jeszcze oferuje TensorFlow kamerom?
Wiem, że keras służy jako interfejs wysokiego poziomu dla TensorFlow. Wydaje mi się jednak, że keras może samodzielnie wykonywać wiele funkcji (wprowadzanie danych, tworzenie modeli, szkolenie, ocena). Co więcej, niektóre funkcje TensorFlow mogą być przeniesione bezpośrednio do keras (np. W keras można użyć funkcji metrycznej tf lub utraty). Moje pytanie …
16 keras  tensorflow 
3
Jak uzyskać prognozy za pomocą prognozy_generatora na temat transmisji danych testowych w Keras?
Na blogu Keras o konwencjach szkoleniowych od zera kod pokazuje tylko sieć działającą na danych szkoleniowych i walidacyjnych. Co z danymi testowymi? Czy dane walidacyjne są takie same jak dane testowe (nie sądzę). Jeśli istniał oddzielny folder testowy na podobnych liniach jak folder pociągu i sprawdzania poprawności, w jaki sposób …
6
Keras - Transfer learning - zmiana kształtu tensora wejściowego
Ten post wydaje się wskazywać, że to, co chcę osiągnąć, nie jest możliwe. Nie jestem jednak do tego przekonany - biorąc pod uwagę to, co już zrobiłem, nie rozumiem, dlaczego nie mogę osiągnąć tego, co chcę zrobić ... Mam dwa zestawy danych obrazów, w których jeden ma obrazy kształtu (480, …
15 keras 
3
Co oznacza wynik działania funkcji model.predict z Keras?
Zbudowałem model LSTM, aby przewidzieć duplikaty pytań w oficjalnym zbiorze danych Quora. Etykiety testowe mają wartość 0 lub 1. 1 oznacza, że ​​para pytań jest zduplikowana. Po zbudowaniu modelu za pomocą model.fit, testuję model za pomocą model.predictdanych testowych. Dane wyjściowe to tablica wartości, takich jak poniżej: [ 0.00514298] [ 0.15161049] …
5
Dlaczego dodanie warstwy przerywającej poprawia wydajność uczenia głębokiego / uczenia maszynowego, skoro ta rezygnacja tłumi niektóre neurony z modelu?
Jeśli usunięcie niektórych neuronów skutkuje lepszym działaniem modelu, dlaczego nie zastosować prostszej sieci neuronowej z mniejszą liczbą warstw i mniejszą liczbą neuronów? Po co budować większy, bardziej skomplikowany model na początku, a później go pomijać?
2
Jak zaimplementować prognozowanie sekwencji „jeden do wielu” i „wiele do wielu” w Keras?
Mam problem z interpretacją różnicy kodowania Keras dla znakowania sekwencji jeden do wielu (np. Klasyfikacja pojedynczych obrazów) i wiele do wielu (np. Klasyfikacja sekwencji obrazów). Często widzę dwa różne rodzaje kodów: Typ 1 to miejsce, w którym nie zastosowano takiego podziału czasu: model=Sequential() model.add(Convolution2D(nb_filters, kernel_size[0], kernel_size[1], border_mode="valid", input_shape=[1, 56,14])) model.add(Activation("relu")) …
13 keras  rnn  lstm  sequence 
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.