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我正在尝试为Flux中的train!函数编写一个回调函数。我的代码是： cb_loss = x -> push!(x, loss(x_train, y_train)) [8] top-level scope at In[108]:1 有趣的是，它正确地将第一个值添加到向量中，然后崩溃，所以
浏览 11提问于2020-05-03得票数 1
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我正在使用Jupyter实验室中的Keras来训练模型。 我希望能够手动停止训练并优雅地退出试衣。 现在我可以终止训练的唯一方法是通过KeyboardInterrupt。我如何使用Keras回调来优雅地终止训练，无论是通过侦听KeyboardInterrupt还是从小部件按钮接收事件？ 还是有别的办法？ 谢谢!编辑： 我尝试捕获KeyboardInterrupt (即由Jupyter中的stop按钮发送的SIGINT )，如下所示： try:
history=model.fit(
浏览 31提问于2021-07-22得票数 0
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在探索机器学习(神经网络)中的不同技术时，我喜欢用二进制分类问题作为测试平台，因为它很容易理解该技术工作得有多好: 50%的训练/测试准确率不亚于机会，70%是好的，98%是非常好的，等等。然而，有时我需要使用回归问题来代替，在这里，我很难解释我的结果。如果我画了一个训练和测试均方误差的散点图，在训练前后，在训练前我得到0.1的损失，然后我得到0.01的损失。那是..。好的?
浏览 0提问于2021-02-20得票数 1
Flux.jl提供了一个有用的train!函数，当该函数与@epoch宏配对时，可以充当主训练循环。然而，与大多数自定义训练循环不同的是，在每个训练时期没有关于模型精度/损失的输出信息。train!函数确实提供了一个可选的回调，它似乎可以用来显示训练的准确性，但我不确定如何做到这一点。是否可以使用@epoch和train!获得这些值，或者我是否必须编写自定义训练循环？
浏览 7提问于2021-11-26得票数 1
训练数据的形状为： ([batch], 52, 52, 3, 6), ([batchmodel.compile为每个输出指定了损失函数。问题是，当训练时，损失函数只收到它想要的两个值中的一个。当我手动调用它时，它工作得很好。(52, 52, 3, 6)ValueError: slice index 1 of dimension 0
浏览 0提问于2021-02-18得票数 0
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假设我的损失函数的形式如下：假设我也在训练100步。如何动态地改变tensorflow中的损失函数，使我在训练的100步中逐渐将"a“从1改为0？准确地说，我希望我的损失在培训开始时是loss = 1*loss_1+0*loss_2 = loss_1 (在第1步)损失= 0*loss_1+1*loss_2 =结束时</
浏览 2提问于2017-03-30得票数 2
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我已经训练了一个模型，使用拥抱脸的集成亚马逊萨吉克。通过在经过训练的模型：training_job_analytics上调用huggingface_estimator.training_job_analytics.dataframe()，我可以轻松地计算和查看在评估测试集上生成的度量我怎样才能在训练集上看到相同的度量标准(甚至每个时代的训练错误)？
浏览 14提问于2021-12-10得票数 0
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NAN损失张量流
、、、
我正在训练一个边界框回归问题，并使用中描述的损失函数的坐标分量。方法2:使用图像作为CNN的输入。最后一层与方法1相同，损失函数也相同。但我面临的问题是损失正在计算中。从第一个时代开始，它就在为训练、开发和测试打印nan损失。
当相同的损失函数与ANN完美地工作时，我该如何使CNN工作？我希望能够使用
浏览 4提问于2018-06-28得票数 0
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我想知道是否可以使用交叉验证或固定的预定义验证集来确定使用Python中的Keras的神经网络的“最佳”纪元数。optimizer = 'adam',loss = 'mean_squared_error')如果可能，我需要在代码中添加什么
浏览 8提问于2019-08-06得票数 1
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我第一次在我的数据集上训练CNN，得到了一个有点像这样的损失情节：橙色是训练的损失，蓝色是德夫的损失。正如你所看到的，训练损失比开发损失低，所以我想:我有(合理的)低偏差和高方差，这意味着我是过度拟合，所以我应该增加一些正则化:辍学，L2正则化和数据增强。但是，我实际上选择了第一个模型，因为它有较低的验证损失。
我的问题是:在大多数文献中，对于偏差-方差权衡，它们显示验证损失在上升，但在我的实
浏览 0提问于2019-01-17得票数 3
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我试图在不使用ML相关库的情况下实现逻辑回归，并且在优化成本函数时遇到了麻烦。
我在迭代过程中存储了代价函数的历史记录。
浏览 0提问于2020-01-02得票数 1
到目前为止，我使用MSE作为损失，使用MAE作为度量。epochs=100, validation_data=(x_val, y_val))
result.head(5)
这给出了训练损失和mae，以及每个时期之后的验证损失和mae。现在，当比较不同的网络时，我想采用单个损失值进行比较。我不确定是否可以只使用model.evaluate()，以及它能做什么。validation loss (MSE):
浏览 4提问于2020-09-24得票数 0
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我用角蛋白和tf训练卷积神经网络来确定年龄。
然而，我的准确性总是报告为0%。我对神经网络很陌生，我希望你能告诉我我做错了什么？
浏览 2提问于2022-01-21得票数 0
我已经为图像识别任务设置了一个训练过程。每次我训练一个模型，我记录训练损失，验证损失，验证精度和验证召回。
最近，我从EfficientNet转向了基于ResNet的模型。这两个模型都是预先训练的，所以权值初始化是确定性的。在旧的模型中，我用完全相同的参数进行了5个实验(每个实验5倍)，只改变了种子，得到了大约0.001标准偏差的验证损失。在新模型下，我进行了3个实验(也是5倍)，参数完全相同，验证损失的标准差为0.
浏览 0提问于2020-11-26得票数 4
由于数据集太大，无法容纳内存，我们使用的是fit_generator，ImageDataGenerator随机从培训和验证文件夹中获取图像：model.fit_generatorvalidation_generator.samples // validation_batch_size,我们的CNN架构是VGG16，在最后两个完全连接的层中，我们的训练和验证样本使用训练集均值和标准差进行标准化。批次大小是32。我们的激活
浏览 3提问于2017-10-27得票数 4
在过去的两个月中，我一直在尝试训练一个对象检测模型，并最终成功地遵循了这个。问题是，训练损失是显示出来的，它是在平均下降，但验证损失没有。在pipeline.config文件中，我输入了评估TFRecord文件(我假设它是验证数据输入)，如下所示：
metrics_set："coco_detection_metricseval_input_reader {
label_map_path：“注释/标签_map.pbtxt”
浏览 2提问于2020-10-24得票数 4
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1)损失< validation_loss 2)损失> validation_loss
似乎训练损失总是应该小于验证损失。但是，在训练模型时，这两种情况都会发生。
浏览 3提问于2018-01-12得票数 11
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