在三层LSTM之后，结果被馈送到致密层(包装在TimeDistributed层包装器中)，以将结果重新编码为相同的热编码。奇怪的是，经过几个时期后，准确率(在训练和验证中)下降到接近0(坏消息)，而损失也下降到接近0(好消息？)。 ? 这一切为什么要发生？我知道我不能期望损失和准确性总是相反的方向(因为损失在所有类别上使用分类交叉熵，而准
浏览 86提问于2019-09-27得票数 1
回答已采纳
1回答
经过三层低层编码后，结果被输入到一个密集的层(封装在TimeDistributed层包装中)，将结果重新编码到相同的热编码中。奇怪的是，在经历了几个时代之后，准确性(无论是在训练还是验证中)都下降到了接近0(坏消息)，而损失也下降到了接近0(好消息？)。这一切为什么要发生？我知道，我不能期望损失和准确性总是朝着相反的方向发展(就像损失对所有
浏览 0提问于2019-10-02得票数 2
5回答
我正在使用mxnet训练一个11级的图像分类器.我观察到一种奇怪的行为训练的准确性在缓慢增长，上升到39%，在下一个时期下降到9%，然后在其余的训练中保持接近9%。我用保存的模型重新开始训练(训练准确率为39% )，保持所有其他参数不变。现在训练的准确性又在提高。这里的原因是什么？我无法理解它。用这种方式训练模型变得越来越困难，因为它要求我不断地看到训练的
浏览 14提问于2016-05-05得票数 15
回答已采纳
我有一个很不直观的问题。我正在对亚马逊书评进行情感分析，数据集严重不平衡。正面评论几乎是负面评论的10倍，训练和测试的准确率都在90%左右(数据集不平衡)。然而，当我尝试在class_weight = {0:10 , 1:1}的帮助下平衡数据集时，训练和测试的准确率都下降到了65%左右。同样，如果我的class_weight = {0:1 , 1:10}准
浏览 2提问于2018-11-25得票数 1
我正在创建一个隐马尔可夫模型和一个LSTM神经网络来对同一数据集进行预测，以比较这两个不同模型的性能。然而，在实现了一个与教程中列出的非常相似的模型(代码如下)后，我的准确率从未超过40%。事实上，从第一个时期到我选择结束训练的任何时期，精度总是完全相同的。出于某种原因，我的损失也非常低，这让我认为准确率应该更高。因为损失和准确性不一致，所以我怀
浏览 20提问于2020-11-30得票数 0
1回答
我正在训练一个正常的前馈网络，使用股票过去90天的财务数据，并预测股票第二天是上涨还是下跌。我使用二进制交叉熵作为我的损失和优化器的标准SGD。这是我的模型： _________________________________________________________________elu (ELU) (None, 90, 256
浏览 347提问于2019-08-12得票数 6
回答已采纳
背景：显示当BN不使用时，每一个时期(x)的损失(y)。请注意，在理论最小值以下的偶尔值是由于训练是一个迭代过程。显示了不使用BN时的准确度，每种BN的准确度约为50%。这两个数字都显示出合理的数值。显示了使用BN时每一个时期(x)的损失(y)。看看
浏览 2提问于2020-03-17得票数 2
回答已采纳
我正在尝试在Keras中进行迁移学习。0.15))model.add(Dense(7, activation='softmax')) shuffle=True, callbacks=[lrate])
训练准确率在十个左右的
浏览 1提问于2019-04-06得票数 1
1回答
我试过的方法:我试着调优超参数: lr=.001-000001，weight decay=0.0001-0.00001。训练到1000个时期(在不到100个时期内无用的bc过拟合)。我还尝试通过添加fc层和CNN层中不同数量的通道来增加/降低模型复杂度，从8-64。我还尝试添加更多的CNN层，但模型在测试集上的平均准确率约为45%，表现稍差。我尝试手动计划每10个时期的学
浏览 1提问于2020-09-21得票数 5
1回答
如果我在一个二进制分类中有一个接近于零的交叉熵损失，其中最后一层是softmax，输入层是LSTM，那么在训练集上准确率最高达到54%有意义吗？我会假设它会过拟合数据，如果我有这么低的损失，那么我就会有一个非常高精度的过拟合函数。
我也尝试了不同的学习率，0.01，0.001，0.0001，都有完全相同的结果。我还在第一个LSTM下添加了第二个LSTM层，以增加模型的</e
浏览 0提问于2017-09-07得票数 0
1回答
我正在制作一个深度学习网络，它可以在3d空间中找到几个点。 输入是一堆灰度空间图像(图像数量从5到20 )，输出是64 x 64 x 64 1024 x 1024。输出的每个体素都有0或1，但在我的数据集中只有2000个1，所以很难通过观察训练损失来判断我的网络是否训练得很好。例如，如果我的网络只输出np.zeros((64,64,64))作为输出，精度仍然是1-2000/(64x64x64)~=99.9%。所以我想问一下，我应该选择哪个深度学习网络来从3d空间中找到非常少<e
浏览 22提问于2021-11-08得票数 0
回答已采纳
我编写了一个java程序，它根据给定的字符和长度生成所有重复排列。为什么会这样呢？我是否可以在不使用eclipse的情况下获得这种性能呢？在
浏览 0提问于2012-03-08得票数 9
回答已采纳
我在Colab上为我的光通信项目训练一个模型，然后发生了一件奇怪的事情。我首先训练的模型显示了接近99%的训练和97%的验证准确率，但运行时在晚上的某个时候到期了。现在，对于相同的模型，我尝试在重新连接到运行时后重新训练。但现在，准确率从第一个时期起保持不变，为25%。令人惊讶的是，有4个类别，我的模型将它们都
浏览 31提问于2021-11-03得票数 0
1回答
并且，该模型的性能优于有注意的模型。
模型的损失在没有注意的情况下从大约8.0下降到1.4在5个时代，到1.0在10个时代，损失仍然在减少，但以一个较慢的速度。我尝试了几乎所有的东西:不同的学习率，不同的优化器，不同的批处理大小，不同的激活函数，我在模型中使用了不同的批处理和层归一化，以及不同数量的</
浏览 4提问于2020-10-25得票数 4
回答已采纳
keras函数ReduceLROnPlateau()的基本原理是，一旦学习停滞，模型就会受益于降低学习速度。
总是应用ReduceLROnPlateau()是一个很好的实践吗？
浏览 0提问于2018-08-20得票数 7
回答已采纳
有时，当进程被挂起(处于T状态)时，ps的输出会使用异常数量的CPU%显示进程。RSS TTY STAT START TIME COMMAND这是ps中的一个bug吗？
浏览 0提问于2013-10-11得票数 0
回答已采纳
但是一旦你移动到移动设备ipad 1024 on及以下，菜单就会变得拥挤，下降到2行，我想保持在同一条线上，但为了避免这种情况，可能会在设备上更靠近每个图标。此区域的内联html代码 vertical-align:top; margin:0 auto;#nav li {
vertical-align
浏览 2提问于2017-01-30得票数 0
回答已采纳
1回答
我在linux上的一个c++多线程程序中遇到了这个奇怪的bug。多线程部分基本上执行一个循环。一次迭代首先加载一个包含某些特征的sift文件。然后它根据树来查询这些特征。size_t t = param.start_id; t < param.start_id + param.num_query; t++) for (size_t i = 0;param.tree->MultiScoreQueryKeys(num_keys, normalize, keys, par
浏览 0提问于2015-06-13得票数 0
我是ML的新手。很长一段时间以来，我一直在尝试使用时间序列数据开发LSTM模型。我尝试了LSTM的几种架构，但得到了非常大的损失和低精度。我的数据中有很多空值。在排除任何空值的序列之后，它将查找下一个序列
train_size = int(len(dataset3].reshape(1, -1))[0<
浏览 0提问于2019-08-17得票数 1
我正在尝试训练LSTM来对不同长度的序列进行分类。我想要获得这个模型的权重，这样我就可以在模型的有状态版本中使用它们。在训练之前，重量是正常的。此外，训练似乎运行成功，误差逐渐减少。但是，当我将掩码值从-10更改为np.Nan时，mod.get_weights()开始返回NaN数组，并且验证错误突然下降到接近于零的值。为什么会发生这种情况？for f_i, f in enumerate(freqs)
浏览 0提问于2017-05-30得票数 2
云服务器
ICP备案
对象存储
云直播
腾讯会议
腾讯云开发者
