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我已经将一个模型保存为my_model.h5。Digging - Deeper (1.5 to 3 feets)',现在我必须训练一个只有一个类(suppose因此，我将使用旧的权重初始化新训练模型的权重。因此，当我需要编码我的标签(比如drums beating)时，我如何编码
浏览 21提问于2019-08-05得票数 0
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背景:就像一个优秀的数据科学家，我计划把我的编码器安装在我的训练集上，并使用它来转换我的测试集。但是，当我试图转换测试集时，编码器抛出了一个错误。原因是测试集中有一个在拟合过程中没有遇到的类(因为它是低频类)，所以编码器不知道如何处理它。
有人可能会说，如果我在整个数据集上执行编码，那么编码器就会知道我的测试集
浏览 0提问于2022-12-01得票数 1
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有限数据变分自动编码器
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我正在进行一个二进制分类项目，通过为少数类生成新的样本，使用VAE (变分自动编码器)来处理两个类之间的不平衡。
第一类(多数类)包含20000个样本，第二类(少数类)包含500个样本。在对少数民族班级的VAE模型进行训练后，为该类生成了新的样本，并将它们添加到训练集中，然后对两个分类模型进行了训练，一
浏览 12提问于2022-06-05得票数 0
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我在研究序列的多类问题。我的数据集是由不同长度的数据序列组成的。为了训练模型，我对序列进行了后填充，使所有序列具有相同的长度。生成的数据集具有此形状(1500,1000)。我曾经尝试过EMBEDDING+LSTM ( first mask_zero=True)对序列进行映射和分类
浏览 0提问于2021-07-26得票数 1
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我正在尝试使用编码器集群一个数据集，因为我是这个领域的新手，我不知道如何做it.My主要问题是如何定义损失函数，因为数据集是未标记的，据我所知，我已经从书目中看到了他们定义为损失函数的内容期望的输出和预测的output.My之间的距离问题是，我没有期望的输出，我应该如何实现这一点？
浏览 1提问于2017-10-24得票数 0
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我训练了一个深度学习模型，将给定的图像分类为三类。现在我想在我的模型中再添加一个类。我试着检查“在线学习”，但它似乎是针对现有课程的新数据进行的培训。我是否需要在所有四节课上重新训练我的整个模型，还是有任何方法可以让我的模型在新的课堂上得到训练？
浏览 10提问于2019-12-08得票数 7
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滑雪板管道中的持久标签编码
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但是，我不确定这种情况是否正确(在泡菜中)，是否会再次对刚传入的数据应用相同的标签。
到目前为止，我直接使用熊猫，并通过.cat.codes获得了类别值的标签。
浏览 4提问于2016-10-27得票数 3
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我正在使用lingpipe进行情感分析(遵循代码)，并且在我训练它之后，我尝试存储分类器。问题是，在存储之后，我无法加载它：AbstractExternalizable.compileTo(mClassifier, classifierFil
浏览 4提问于2012-10-18得票数 0
我正在尝试使用Estimators，而不是自己实现训练循环。我在玩MNIST数据的自动编码器。我有一个training_model_fn函数来构建一个训练模型，其中包括输入、模型、损失、优化器和摘要。我可以训练它，一切都进行得很好，但是当我试图只加载解码器部分时-它失败了。我已经创建了另一个decoded_model_fn函数，它与训练函数共享一些代码，并且只创建
浏览 7提问于2017-07-24得票数 0
我正在学习如何返回包含三个类的dataset，这些类将由TensorFlow进行集群。
在这个阶段，我读了很多书，并对几个Colabs进行了实验，但在文本(仅仅是分类)方面，它们都没有提到聚类技术。简而言之，我标记了关键字，创建了字典，将文本转换为密集矩阵，然后开始使用模型。然而，在使用fit函数时，我最终得到了一系列错误，最近的一个错误是"ValueError:没有为任何变量提供梯度“。
浏览 0提问于2020-04-21得票数 0
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我想要创建一个狗分类器，它输出包含狗的图像的概率。二进制分类器(1类)，它只输出包含狗的图像的概率.这在我看来是合理的。二级分类器，分为“狗”和“非狗”两类.但是这种方法的问题是，神经网络也必须学习“非狗”类，这是不可能的，因为它没有模式，而且在每个训练示例中都是不同的。
第二种方法是否不如第一种有效？或者根本不工作？
浏览 0提问于2019-06-27得票数 4
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我已经训练了一个(AllenNLP)多任务模型.我想保持编码器/骨干的重量，并继续与新的头部的新数据集的培训。我怎样才能用AllenNLP做到这一点呢？对于如何做到这一点，我有两个基本想法：
我跟随加载经过训练的模型，然后，我不只是做预测，我想改变配置和模型-头部继续培训新的datasets...but，我有点迷失了如何做到这一点。我想应该有可能(a)将以前训练过的编码器</e
浏览 5提问于2021-03-30得票数 1
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我试图隐藏PyTorch代码的CNN -> LSTM级联模型到PyTorch闪电。在nn.Module码中有两个PyTorch类，一个用于CNN (编码器)，一个用于LSTM (译码器)，最后一个隐藏层作为PyTorch的输入。因此，在转换到PyTorch闪电之后，有两个pl.LightningModule类。我想知道如何在这两个类中填充所需的方法。以下是PyTorch中丢失
浏览 0提问于2021-08-03得票数 0
如何解决vectorizor.tranform(fd_norm)中的错误vectorizer = CountVectorizer()
lis=[description
浏览 1提问于2018-03-22得票数 0
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我有一个数据框架X和Y。X数据框架由独立的分类变量组成，Y数据集由依赖变量组成。如何在数据集被拆分后将序数编码器应用于X数据帧？
浏览 6提问于2022-12-04得票数 0
我在两个独立的文件中有训练和测试数据。
OneHotEncoder根据不同的值为列车和测试数据提供了不同数量的特性。但是分类器要求测试和训练数据的特征数应该相等，如何解决这个问题？
浏览 0提问于2018-03-13得票数 2
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我正在使用快速库()来训练图像分类器。fastai所建立的模型实际上是一个pytorch模型。type(model)现在，我想用pytorch的模型进行推断。/torch_model_v1")基于这里显示的示例：，我理解我需要
浏览 1提问于2018-03-11得票数 1
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我正在实现的论文是使用带有自动编码器的RNN对异常网络数据进行分类(二进制分类)。他们首先在没有监督的情况下训练模型，然后描述这个过程：
class AnomalyDetector(Model):
浏览 0提问于2021-05-23得票数 1
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我正在使用一个模型(SimCLR)从图像中学习表示。在训练前，模型是针对单个虚拟标签进行训练的。现在我想用8类数据对模型进行微调。当将经过预先训练的模型检查点加载到具有8级头部的尚未经过精细调整的模型时，我遇到了一个ValueError。ValueError: Tensor's shape (2048
浏览 0提问于2021-08-11得票数 0
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使用类编码进行预测？
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我想知道，如果您不知道所有未来的特征值，是否可以使用类编码，特别是Python语言中的OneHotEncoder进行预测？然而，当我引入新数据时，编码器从未看到过一些位置和‘办公室’。因此，
浏览 4提问于2020-06-27得票数 0
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