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(6081)
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沙龙
1
回答
使用
TensorFlow
Keras
训练
DNN
。
为什么
在
使用
Dropout
时
精度
封口
关闭
、
、
、
我正在
使用
TensorFlow
Keras
来构建和拟合深度神经网络。我读过的文献鼓励我
使用
Dropout
layers。但是当我添加了值为0.5的
dropout
层
时
,我的梯度下降级数看起来很奇怪。具体地说,
训练
精度
和验证
精度
似乎被限制
在
某个硬限制上。 这是什么效果?
为什么
会发生这种情况?如有任何意见或反馈,将不胜感激。[0] > 0) : model.add(
浏览 17
提问于2019-01-07
得票数 1
2
回答
我怎样才能防止这种型号的过火呢?
、
、
、
、
我遇到的问题是验证
精度
总是比
训练
精度
低5-8%,验证损失远高于
训练
损失。MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Dense(256, activation='relu'))model.add(
Dropout
(0.5)) mode
浏览 0
提问于2019-07-17
得票数 3
回答已采纳
1
回答
Keras
DNN
预测模型的
精度
没有提高
、
、
、
、
我正在尝试
使用
<code>C0</code>数据
训练
Keras
DNN
模型进行预测。我已经对数据进行了标准化,并将其分为
训练
、测试和验证部分。
精度
始终停留在(0.1431)。,添加/删除了
dropout
层。<code>A3</code>
使用
TensorFlow
编码在数组之外创建
Keras
密集功能。我们将在
Keras
模型构
浏览 8
提问于2020-07-31
得票数 0
1
回答
关于
DNN
模型中的丢失层和批量归一化层的问题
、
、
我对
Dropout
层和Batch规格化层有一些疑问。基本上,我已经用
Dropout
层和批处理归一化层创建了一个简单的
DNN
结构,并对其进行了
训练
。
DNN
模型的简单结构示例:from
tensorflow
.
keras
import layers layers.Dense(8, activatio
浏览 0
提问于2021-01-15
得票数 1
1
回答
tensorflow
角
在
预测阶段不能保持辍学(设定学习阶段不起作用)
、
在
我的神经网络中,我试图
在
预测阶段保持辍学率。我试图通过
在
tensorflow
2.0RC中
使用
tensorflow
.
keras
.backend.set_learning_phase(1)来实现这一点。当我调用model.compile
时
,问题就出现了,它似乎
在
预测阶段
关闭
了辍学。 下面的代码演示如何设置学习阶段。
在
模型编制之前,预测是半随机的,和预期的一样。import
tensorflo
浏览 1
提问于2019-10-21
得票数 1
回答已采纳
1
回答
已保存预
训练
模型层权重,但无法通过H5PY加载权重
、
、
、
我一直
在
尝试保存我的神经网络模型的权重,以便我可以
使用
它的一些层用于另一个神经网络模型,以便在另一个数据集上进行
训练
。)model.add(tf.
keras
.layers.
Dropout
(0.2))model.add(tf.
keras
.layers.Activati
浏览 33
提问于2021-04-13
得票数 0
回答已采纳
1
回答
相同的神经网络结构给出了张量流和角点的不同
精度
、
、
、
利用4,4个隐层对虹膜数据集进行
训练
,
在
tensorflow
和
keras
中分别建立神经网络,得到了不同的结果。
tensorflow
模型的测试准确率为96.6 %,而
keras
模型的准确率仅为50%左右。在这两种情况下,学习率、优化器、小批数等各种超参数是相同的。(
Dropout
(0.25))model.add(
Dropout
(0.25
浏览 0
提问于2018-06-20
得票数 2
2
回答
如何减少神经网络中的过度拟合?
、
、
我正在
使用
一个在线工具来计算MFCC系数(例如,脉冲)(所以我不能提供代码),然后我正在
训练
一个神经网络。数据集被分割:
训练
精度
= 100 %/验证
精度
= 30 %我上一次发布的神经网络的最终性能如下:
训练
<e
浏览 5
提问于2020-04-15
得票数 0
2
回答
Tensorflow
2.0
keras
fit覆盖调用函数中的“
训练
”参数
、
当
使用
tensorflow
2.0创建模型
时
,我会得到两种不同的行为,这取决于我是如何向前传递的:2)如果我
使用
model.fit(X,y)来运行模型,那么“
训练
”参数似乎会被覆盖,并被设置为None,不管它的默认值是真还是假。 有人知道
为什么
会这样吗?例如,这意味着我不能建立模型,因此只有
在
训练
设置为True
时
才会
浏览 0
提问于2019-05-15
得票数 1
2
回答
在
Keras
中,验证
精度
始终大于
训练
精度
、
、
我正在尝试用mnist数据集
训练
一个简单的神经网络。由于某种原因,当我获得历史(从model.fit返回的参数)
时
,验证
精度
高于
训练
精度
,这真的很奇怪,但如果我
在
评估模型
时
检查分数,我会获得比测试
精度
更高的
训练
精度
。请帮帮我!我做错了
浏览 1
提问于2017-07-17
得票数 16
回答已采纳
2
回答
tensorflow
中的辍学层:如何
训练
?
、
、
、
、
在
我用
Keras
创建了我的模型之后,我希望得到梯度,并将它们与tf.train.AdamOptimizer类直接应用在
Tensorflow
中。但是,由于我
使用
的是
Dropout
层,我不知道如何告诉模型,它是否
在
训练
模式。不接受培训关键字。这是代码: net_1 = Dense(50) net_3 =
Dropout
(
浏览 0
提问于2019-04-01
得票数 4
回答已采纳
3
回答
将
Dropout
添加到测试/推理阶段
、
、
、
、
我已经为
Keras
中的一些时间序列
训练
了以下模型: first_layer = Dense(24,(0.3)(second_layer) model_1 = Model(input_layer, out) snd_
dropout
_lay
浏览 0
提问于2018-10-11
得票数 2
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2
回答
我的深度学习模式不是
训练
。我怎样才能让它成为火车?
、
、
、
、
我对
Keras
相当陌生,如果我犯了一个根本错误,请原谅。因此,我的模型有3个卷积(2D)层和4个密集层,中间有
Dropout
层。我正在尝试
使用
图像来
训练
一个回归模型。
tensorflow
.
keras
.layers import Dense, Flatten, Conv2D, Activation, MaxPooling2D,
Dropout
import
tensorflow
.compat.v1from
tensorflow
.
浏览 1
提问于2020-11-21
得票数 1
回答已采纳
1
回答
使用
MobileNet 2向
TensorFlow
添加
Dropout
、
、
、
、
我
使用
MobileNet和
TensorFlow
2来区分4个相当相似的玩具。我有每个玩具的750张图片和一个标签,其中包含750张“负面”图像,没有任何玩具。我以前在这方面
使用
过MobileNet,取得了相当的成功,但是这个案例的某些地方导致了大量的过度拟合(
在
训练
/验证的准确性之间大约有30-40%的偏差)。该模型
训练
速度快,
训练
精度
可达99.8%左右,但验证
精度
仅为75%左右。验证数据集是一个随机集,包含20%的输入图像
浏览 0
提问于2019-08-16
得票数 4
回答已采纳
3
回答
过拟合问题
、
、
、
我获得了良好的
训练
精度
( 50年代后的80%+),但我的验证
精度
是恒定的,
在
50%左右,这是我的主要问题。我的目标是
在
大约80%的验证准确性。我
使用
了一些技术,如退出、减少参数数、数据增强等。我的
训练
集是480张图像(240个条形码,其余240个),我的验证集是120 (60\60)。我应该怎么做才能在验证集上达到大约80%的准确性。我
使用
keras
和
tensorflow
框架。, tf.
keras
.
浏览 0
提问于2019-09-27
得票数 0
1
回答
如何在
Keras
中将
训练
设置为true后再禁用辍学?
、
、
、
、
我有以下代码: """ """ input_shape = (28, 28,然而,在此之后,我需要在
Dropout
层中
使用<
浏览 4
提问于2022-04-05
得票数 1
回答已采纳
2
回答
从
keras
dropout
层提取
dropout
蒙版?
、
、
我想在
训练
时
从Sequential
Keras
模型中的
dropout
层提取并存储1/0的
dropout
掩码数组。我想知道
在
Keras
中是否有一种直接的方法来做到这一点,或者我是否需要切换到
tensorflow
(How to get the
dropout
mask in
Tensorflow
)。我对
TensorFlow
和
Keras
还很陌生。
dropout</em
浏览 42
提问于2019-09-21
得票数 3
1
回答
在
TensorFlow
2.0中
使用
tf.Dataset进行培训
、
、
、
我
在
训练
我的
TensorFlow
模型
时
遇到了困难,
使用
tf.Dataset而不是pd.DataFrame (它工作得很好)。pip install
tensorflow
==2.0.0 > /dev/null import
tensorflow
as tf tf.
keras
.layers.
Dropout
(0.5),
浏览 9
提问于2019-11-03
得票数 2
回答已采纳
2
回答
训练
准确性好,评价差
、
、
、
我
训练
了一个
DNN
模型,得到了较好的
训练
精度
,但评价
精度
较差。def
DNN
_Metrix(shape,
dropout
): print(shape) return model model_
dnn
浏览 3
提问于2019-12-09
得票数 0
1
回答
为什么
在
测试模式下在tf.
keras
.layers.
Dropout
中设置training=True会导致较低的
训练
损失值和较高的预测
精度
?
、
、
我
在
tensorflow
(tf.
keras
.layers.
Dropout
)中实现的模型上
使用
了
dropout
层。我
在
训练
时
设置了"training= True“,
在
测试
时
设置了"training=False”。性能很差。我
在
测试过程中也不小心更改了"training=True“,结果变得更好了。
为什么
它会影响
训练
损
浏览 1
提问于2019-11-15
得票数 2
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