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所以我正在尝试将morsecode信号转换成它们的字符串表示。一些形式的预处理产生从0，1到C/RNN的输入的标准化浮点数的一维数组。示例： ? 此图像沿y轴拉伸以获得更好的可见性，但NN的输入是1d。我正在寻找一种聪明的方式来翻译图像的内容，在这个例子中，正确的翻译应该是"WPM = TEXT I“。我当前的模型使用了this教程中
浏览 22提问于2021-07-27得票数 1
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有一个使用Keras的OCR实现，它工作得很好。
其结果是，keras</em
浏览 1提问于2018-08-09得票数 1
我有一个多任务网络，需要一个输入，并试图实现两个任务(有几个共享层，然后是单独的层)。
一项任务是利用CrossEntropy损失进行多类分类，另一项任务是利用CTC损失进行序列识别。我想使用这两个损失的组合作为标准，类似于损耗=λCE + (1-λ)CTC。事情是，我的CE损失开始在2左右，而CTC损失在400秒。如果用最大( L₁)/L₁因子来重新计算每个时期
浏览 0提问于2018-10-25得票数 4
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我正在尝试使用CTC进行语音识别，使用keras，并尝试了CTC示例。在该示例中，CTC Lambda层的输入是softmax层(y_pred)的输出。Lambda层调用内部调用Tensorflow的ctc_loss的ctc_batch_cost，但是说ctc_loss函数在内部执行softmax，所以您不需要首先使用softmax。我认为正确的用法是将inner
浏览 2提问于2017-04-18得票数 10
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在keras示例中，它们使用的是CTC损失函数.在模型编译行中，model.compile(loss={'ctc': lambda y_true, y_pred: y_pred}, optimizer=sgd)
他们使用一个虚拟的lambda函数，其中y_true、y_pred作为输入，y_pre
浏览 0提问于2018-07-03得票数 3
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Tensorflow为连接时间分类(反恐委员会)损失和一个特殊的( seq2seq损失(加权交叉熵)都内置了实现。我提出的一些问题(按相关性排列)：
双向LSTM是否适用于seq2seq损耗？我只找到了b实现与CTC，甚至更简单
浏览 0提问于2018-03-27得票数 5
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我的模型在3d空间中输出一个方向向量，所以我不关心矢量的大小。如何使输出层标准化，使损失函数也不关心输出层的大小？型号： [ layers.Denseactivation="relu"),
layers.
浏览 1提问于2022-08-07得票数 0
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运行CTC损失函数
、、、、
我想尝试一下莎士比亚数据集上的CTC损失函数，在计算损失时，预测的张量形状是(64,100，65)，这与标签形状(64,100 )不匹配。所以我用一些数学来转换维数，但有一个错误。码 return tf.keras.losses.categorical_crossentropy(labels, logits)
example_batch_losstf.math.argmax(tf.convert_to_tensor(example
浏览 0提问于2020-08-18得票数 0
我正在尝试理解下面的代码，它是在python & tensorflow中的。我正在尝试实现一个手写文本识别。我指的是下面的代码here 我不明白为什么RNN输出要经过"atrous_conv2d“ 这是我的模型的架构，接受CNN输入并传递到这个RNN过程中，然后传递给CTC。
浏览 26提问于2019-03-07得票数 0
(不包括由于预测而删除的CTC )。另一件奇怪的事情是，即使在输出相同的东西之后，损失值也会在一段时间内减少(所以从20.5到16.2)，所以它仍然在学习。我很确定这与学习率无关，因为我试验了极小的值(1e-10，只是花了很长时间才达到所有的输出都一样，从我的观察来看，损失在22到16之间)。FYI: CTCLayer来自keras网站的代码示例 d
浏览 0提问于2021-09-30得票数 0
我试图将CNN层与2个LSTM层和ctc_batch_cost连接起来，但我遇到了一些问题。我的模型应该适用于灰度图像。在我的调试过程中，我已经知道，如果我只使用一个CNN层，使输出大小等于输入大小+ LSTM和CTC，模型就能够训练：inp = Input(namecompiles, but calling fit crashes with:
# InvalidArgumen
浏览 0提问于2020-05-25得票数 0
我试图实现这些都是徒劳的。所以，我错过了一些东西，可能是因为我在Keras方面缺乏经验。，K.ctc_batch_cost(labels, ....上面的"keras示例“创建了一个RNN/GRU
浏览 2提问于2019-09-29得票数 2
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有没有一个关于Tensorflow的全面反恐委员会损失的例子？tensorflow.contrib.ctc的文档中没有足够的信息给我。我知道有一个，但我不能让它工作。也许有人有一个完整的(双向的) LSTM示例，他/她可以共享样本数据。谢谢。
浏览 9提问于2016-07-12得票数 5
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...2121 # 300 numbers将所有序列拆分为训练/验证/测试集在测试和验证集中，将从180到190<em
浏览 0提问于2020-07-13得票数 2
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由于我是初学者，所以我决定尝试重新创建中描述的模型。模型框架如下图所示。
CTC丢失是否是编译参数中的丢失函数？
浏览 3提问于2020-06-23得票数 0
Iam训练用于端到端语音识别的Keras模型。我有自己的语音数据集，包含大约400个波形文件。文本转录也作为输入。：Adadelta()上一阶段的培训和验证损失是：27/27 [==============================] - 36s - loss: 19.9499 -400/400
27/27 [=================
浏览 0提问于2018-03-30得票数 2
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这个输出需要馈送到CTC层。我可以在原生tensorflow中找到一些代码来做这件事。在Keras中有没有更简单的选择。任何关于我们如何轻松添加CTC Loss和Decode层的帮助都将是非常棒的
浏览 52提问于2020-08-05得票数 1
我正在尝试训练一个具有ctc损失的blstm，用于语音序列识别。损失的函数如下： y_pred, labels, input_length, label_length = args我认为错误
浏览 0提问于2017-04-08得票数 0
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我正在训练一个用于多目标回归的Keras模型，使用一个自定义的损失函数，目的是使该损失函数的预测精度低于0.01。从损失函数的下面图可以看出，训练损失和验证损失迅速低于目标值，训练损失趋近较快，验证损失在训练损失值上不断波动。虽然损失低于目标阈值，但我想知道这样的波动是否能反映模型拟合的一些问
浏览 0提问于2018-08-06得票数 1
我现在使用Keras来训练我的LSTM模型来解决时间序列问题。我的激活函数是线性的，优化器是Rmsprop。然而，我观察到的趋势是，当训练损失缓慢减少时，在一个较小的值附近波动，验证损失在很大的方差上上下跳跃。谢谢
浏览 6提问于2017-08-21得票数 0
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