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您好，我正在编写神经网络代码，调整代码以避免过拟合，但在我的第一个输入层和隐藏层中使用Dropout时，我有以下错误： ?
浏览 23提问于2021-06-28得票数 0
如果我只使用Tensorflow代码，GPU的使用率就会超过80%，温度也会上升很多。但是如果我使用Kers，使用率会下降到15%。另外，使用Keras不能达到GPU的最大时钟。为什么在移动(膝上型电脑)上使用Kers时，我的GPU使用率这么低？当我在笔记本电脑上使用Keras时，我能做些什么来确保我能获得最大的性能呢？
浏览 3提问于2017-09-26得票数 0
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如果我使用tf.estimator.train_and_evaluate，评估的精度将始终是0.5。在我看来，tensorflow模型在从检查点加载GAN的权重时可能会出现问题。如果这是真的，该如何解决这个问题呢？
浏览 1提问于2018-12-03得票数 0
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我刚开始学习，我有一些关于如何设置它的代码的问题。我也读过其他有类似问题的帖子，但这些都帮不了我解决问题。dense2 = Dense(300, activation = 'relu', kernel_initializer ='he_normal&
浏览 1提问于2019-08-05得票数 2
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假设我使用的是IMDB电影评论情绪数据，并构建了如下所示的简单模型：# keeping only the first 10000 mostactivation='relu'))这本书给出了一个使用以下行手动设置随机辍学权重的示例of the values in the matrix
layer_output *= np.random.randint(0
浏览 0提问于2019-06-21得票数 1
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此代码尝试使用dropout的自定义实现：import torch.nn as nn# import torchvision.transforms(self, input): return F.linear(inputsuper(Dropout, self)., dropout
浏览 0提问于2019-01-09得票数 18
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我有一个通过torch.hub.load在pytorch中实例化的网络对象： model = torch.hub.load('facebookresearch/pytorchvideo', 'slowfast_r50', pretrained=True) 最后一层是到400维矢量的投影。有没有办法在前向传递过程中获得第五层？
浏览 21提问于2021-07-10得票数 0
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Keras模型model.add(Dropout(0.25))model.add(Dropout(0.25))
浏览 0提问于2018-06-20得票数 2
我已经完成了大部分工作，并且它正在工作，但我注意到问题3，关于在tensorflow中使用'dropout‘，似乎降低了我的性能，而不是提高了它。
所以我想我做错了什么。我将把我的完整代码放在这里。如果有人能向我解释如何正确使用dropout，我将不胜感激。(或者确认我是否正确地使用了它，但在这种情况下它并没有帮助。)它的准确率从94%以上(没有丢失)下降到91.5%。如果你不使用L2正则化，降级会更大。tf.matmul(tf_train_dataset,
浏览 2提问于2017-12-20得票数 2
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我试图了解如何实现K.layers.Dropout，因为在文献中，它总是被称为每个元素的0/1掩码的随机独立抽样。考虑到文献对我来说很清楚，我转而对它进行编码，我偶然发现了一个问题:由于TF使用图表，我们不知道样本的大小，特别是： defcall(inputs):是否将打印(假设关闭了急切的计算) None作为第一个维度
话虽如此，TF如何能够为每一小批中的每一个样本取样一个独立的
浏览 20提问于2022-07-25得票数 2
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我也想知道如何“禁用”辍学层时，我没有在培训(测试)。, 2, outputData.Length / 2));
trainer.Train(inputVolume, outputVolume); // get error if there is dropout
浏览 0提问于2018-09-15得票数 0
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img_input + emb) flat1 = Flatten()(x) dropout1= Dropout(0.2)(class1) dropout2 = Dropout(0.2)(class2) outp
浏览 13提问于2021-02-05得票数 0
因此，我没有显式地使用标准feed_dict为训练提供数据。然而，我需要实现dropout，它需要一个keep_prob占位符来在测试期间关闭dropout。
浏览 1提问于2017-09-10得票数 2
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我读过关于辍学的Keras实现的文章，它似乎使用的是反向辍学版本，尽管它说的是辍学。以下是我在阅读Keras和Tensorflow文档时所理解的内容：(将Python3.6与所有所需库的最新版本一起使用)
浏览 2提问于2017-09-26得票数 0
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neural尝试使用时间调度来调整神经网络中的丢失率。相关论文可以从下载。python中的源代码可以在中找到
浏览 19提问于2018-08-23得票数 0
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我在tensorflow (tf.keras.layers.Dropout)中实现的模型上使用了dropout层。
浏览 1提问于2019-11-15得票数 2
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目标：
from keras.layers import Embedding, Dropout* 0.25
x = LSTM(num_lstm, return_sequences=True, W_regularizer=l2(0.001))(embedded_
浏览 4提问于2017-05-08得票数 13
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=0.2, recurrent_dropout=0.2): model.add(Bidirectional(LSTM(units, dropout=dropout, recurrent_<
浏览 61提问于2020-12-04得票数 2
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