我是机器学习的新手,如果提问方式不是很好,问题又这么简单,请多包涵。
问题是我开发的模型作为nan正在退回损失,如果我做错了什么,请告诉我。以下是详细信息。
程序逻辑
import tensorflow as tf
import pandas as pd
# Reading the csv file from local drive as a dataframe
bike_df = pd.read_csv('C:\\Users\\HOME\\MLPythonPractice\\Data sets\\Bike-Sharing-Dataset\\day.csv')
bike_res
我在tensorflow联邦教程的下面部分找到了术语NoiseMultiplier。
def train(rounds, noise_multiplier, clients_per_round, data_frame):
# Using the `dp_aggregator` here turns on differential privacy with adaptive
# clipping.
aggregation_factory = tff.learning.model_update_aggregator.dp_aggregator(
noise_multipli
我试图在一个简单的神经网络(一个隐藏层)的第一层上实现L1正则化。我查看了一些关于StackOverflow的其他文章,这些文章使用Pytorch应用l1正则化来确定应该如何做(参考文献:、)。无论我增加多高的lambda ( l1正则化强度参数),我都不会在第一个权重矩阵中得到真零。为什么会这样?(代码如下)
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
class Network(nn.Module):
def __init__(self,nf,nh,nc
利用Keras对模型进行了训练,得到了NaN误差,得到了解码后得到的误差。这是我的密码;
# lstm autoencoder recreate sequence
from numpy import array
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM
from keras.layers import Dense
from keras.layers import RepeatVector
from ker
我正在尝试在Keras中实现WGAN。我正在使用David Foster的生成性深度学习书籍和作为参考。我写下了这段简单的代码。然而,每当我开始训练模型时,准确率始终为0,Critic和Discriminator的损失为~0。
无论他们为多少个时期训练,他们都会被困在这些数字上。我尝试了各种网络配置和不同的超参数,但结果似乎没有变化。谷歌也没能帮上多少忙。我无法确定这种行为的来源。
这是我写的代码。
from os.path import expanduser
import os
import struct as st
import numpy as np
import matplotlib
我是Matlab的初学者,我正在尝试实现一篇ANPR Parking System的研究论文,该论文使用行投影直方图来识别车牌的水平区域。我编写了以下计算垂直梯度的代码:
Matlab代码:
[rows,cols] = size(img);
img2 = zeros(rows,cols);
%Calculated the gradients
for i =1:1:rows
for j =1:1:cols-1
img2(i,j) = abs(img(i,j+1) - img(i,j));
end
end
% calculated the mean of gra
我使用转移学习与Resnet50。我用Keras (“imagenet”)提供的预培训模型创建了一个新模型。
在培训了我的新模型后,我将其保存如下:
# Save the Siamese Network architecture
siamese_model_json = siamese_network.to_json()
with open("saved_model/siamese_network_arch.json", "w") as json_file:
json_file.write(siamese_model_json)
# save the S