我正在尝试对从公开数据集中获取的医学图像进行分类。我在这项任务中使用了迁移学习。最初,当我在具有VGG、Resnet、Densenet和Inception的同一数据集上使用以下代码时,没有进行微调(TensorFlow版本1.15.2),准确率在85%以上。我尝试了改变学习率,微调模型等。这是Keras中批量归一化错误的问题吗?from tensorflow.keras.applications.densenet import Den
我正在尝试使用Keras-rl实现一个DQN代理。问题是,当我定义模型时,我需要在体系结构中使用LSTM层: model = Sequential()model.add这与LSTM的使用和下面的代码行有关: tf.compat.v1.disable_eager_execution() 使用密集层而不是LSTM: model = Sequential()
model.add