我正在TACO数据集上训练一个unet模型,但我的输出出现了问题。我的验证损失比我的训练损失要低得多,我不完全确定这是不是一件好事。由于TACO数据集是一个包含1500个图像的COCO格式数据集,因此我通过让我的train_generator包含图像0-1199和我的val_generator包含图像1200-1499来拆分数据。然后,我使用以下函数扩充我的数据:
def augmentationsGenerator(gen, augGeneratorArgs, seed=None):
# Initialize the image data generator with args pr
我用Keras编写了一个LSTM网络(下面的代码):
df = pd.read_csv("../data/training_data.csv")
# Group by and pivot the data
group_index = df.groupby('group').cumcount()
data = (df.set_index(['group', group_index])
.unstack(fill_value=0).stack())
# getting np arra
我模拟了一个简单的案例,它由SweptVolume,ClosedVolume和dynamic pipe组成。当活塞内部的体积随着活塞的运动而变小时,当活塞向下运动时,它会将水推入ClosedVolume,然后水就会被吸入活塞腔。我模拟了这种情况,我看到ClosedVolume内部的压力随着时间的推移而增加。它的原因是什么? ? ? model HD_Closedvolumebisclosedvolume
//Declaration(s)
Real V_max = 0.000003;
Real V_tod = 0.000002;
Real N =
我用Tensorflow来预测给定的句子是正的还是负的。我已经抽取了5000份正面句子和5000份否定句样本。90%的数据用于训练神经网络,其余10%用于测试。
下面是参数初始化。批次大小=100个历元=30个隐藏层数=每个隐藏层中的3个节点=100个历元=30个
我可以看到,在每一个时代,成本函数正在得到合理的削减。然而,模型在测试集上的精度很低(只有56%)。
Epoch 1 completed out of 30 loss : 22611.10902404785
Epoch 2 completed out of 30 loss : 12377.467597961426
我对下面这段代码的时间复杂性感到有点困惑(引用示例很难对限制进行编码):
loss = 3;
for(i=0;i<=10;)
{
i += loss;
loss = loss - 0.3; //loss keeps decreasing by some fixed value
}
在这里,虽然变量i在接近终止循环时不断增加,但它增加的速率本身是可变的。
import numpy as np
import matplotlib as plt
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Convolution2D
from keras.layers import MaxPooling2D
from keras.layers import Flatten
from keras.layers import Dense
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.preprocess