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我使用Keras成功地训练了一个神经网络。然而，对少数样本的预测却大错特错。现在，我想将预测限制在一个特定的间隔(例如5到10)，这是我的特定问题预测可能存在的唯一间隔。更一般地说，我想强制输出为特定分布(例如标准正态分布)。我尝试使用Keras概率分布作为函数()的Keras lambda层
浏览 2提问于2019-06-29得票数 1
我正在使用keras (python，后端: tensorflow)训练一个神经网络作为回归模型。因此，我的输出层不包含激活函数，我使用均方误差作为我的损失函数。我的问题是:我希望确保所有输出估计的总和(几乎)等于所有实际标签的总和。正则线性回归使添加此限制变得足够简单，但我没有看到神经网络有任何类似的
浏览 6提问于2018-08-08得票数 4
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我已经使用Keras (2.1.5)中的TensorFlow后端训练了一个神经网络，我还使用了keras-contrib (2.0.8)库，以便为网络添加一个CRF层作为输出。我想知道在使用神经网络对测试集进行预测后，如何获得每个类别的精度、召回率和f1分数。
浏览 1提问于2018-04-27得票数 7
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我的想法是在设备中只存储负责检索ML模块的输入并执行预测的代码，以及包含已使用Keras拟合的神经网络模型的文件。换句话说，如果我的目的只是在训练的模型上执行预测，而不是训练新的模型，我希望避免安装所有的Keras/Tensorflow包和依赖项。有没有办法做到这一点？有没有轻量级<
浏览 14提问于2019-05-22得票数 1
我可以不使用Keras在Anaconda中安装Tensorflow吗？如果可以的话，与Tensorflow一起使用Keras和只使用Tensorflow有什么区别呢？
浏览 0提问于2018-05-13得票数 1
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我正在使用Keras (+TensorFlow)构建一个深度神经网络模型。在模型中，我需要定义自己的精度函数。
比方说，该模型预测了完成一项工作所需的时间(以分钟为单位，在0到20之间)。如果预测输出在+/- 2内，我希望模型打印出精度。如果预测输出是x分钟，而预期输出是x+1，我想认为这是一个正确的预测</e
浏览 13提问于2017-01-20得票数 0
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目前，我的神经网络精度函数(和神经网络)如下：from tensorflow import kerasfrom tensorflow.keras import models
from tensorflow.keras.models import Sequenti
浏览 7提问于2022-01-29得票数 2
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我正在从事一个项目，该项目根据与药物协同作用相关的各种输入特征来预测药物协同效应的值。协同值是浮点数，所以我想为我的神经网络设置一个精度范围。假设实际值是1.342423，我的模型预测是1.30123，那么输出应该被视为正确的输出。换句话说，我想限制检查小数位数以比较实际答案和预测答案的数量。神经网络：
浏览 3提问于2017-07-04得票数 1
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在我的神经网络中，我试图在预测阶段保持辍学率。我试图通过在tensorflow 2.0RC中使用tensorflow.keras.backend.set_learning_phase(1)来实现这一点。当我调用model.compile时，问题就出现了，它似乎在预测阶段关闭了辍学。
下面的代码演示如何设置学习阶段。在模型编制之前，预测</
浏览 1提问于2019-10-21得票数 1
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分类:类中的倾斜数据
、、、、
我试图建立一个多标签分类器来预测一些输入数据的概率为0或1。我使用神经网络和Tensorflow + Keras (可能稍后是CNN )。几乎所有类的性能都在95%以上，但这是因为它几乎总是预
浏览 0提问于2018-02-20得票数 8
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我是机器学习的新手，正在试图弄清楚从哪里开始，以及如何将其应用到我的应用程序中。
我的应用程序提取了一系列健康指标，并根据这些指标建议服用一剂药物(一些抽象的药物，无关紧要)。服用药物会影响健康指标，我可以看到我的建议是否正确，下一次是否需要调整以更精确。药物一直在服用，所以我有很多结果和数据要处理。对于机器学习和使用一些神经网络来训练和做出更好的预测来说，这看起来是一个很好的案例
浏览 0提问于2017-05-23得票数 1
我用R实现了简单的神经网络，但这是我第一次用Keras实现，所以我希望能给出一些建议。
我在Keras中开发了一个神经网络函数来预测汽车销售(数据集是可用的)。CarSales是因变量。据我所知，Keras用于开发用于分类目的的神经网络，而不是回归。在我到目前为止看到的所有例子中，输出在0到1之间是有界的。下面是我开发的
浏览 0提问于2018-02-25得票数 5
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我正在尝试将计算ny输出的输出的层更改为计算循环输出的层，以便输出具有与输入相同的形状。例如，请考虑以下内容 nt = 1000ny = 2
input = keras.Input(shape现在，我想通过生成一个新的输出张量来创建一个递归层，该张量具有与输入张量相同的形状，并通过从
浏览 44提问于2019-08-27得票数 0
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线性激活函数LSTM
、、、
我试图进行多步回归，并使用输出层：这是否实现这个目标的错误方式？我应该使用TimeDistributed(稠密(1))作为输出吗？如果是，为什么？
浏览 0提问于2019-12-13得票数 0
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我有一个Keras分类器，它使用Scikit-Learn的Keras包装器构建。神经网络有10个输出节点，训练数据全部用一次热编码表示.根据Tensorflow ，predict函数输出(n_samples,)的形状。当我安装了514541个样本时，函数返回一个形状为(514541, )的数组，数组的每个条目从0到9不等。由于我有十个不同的输出，每个条目的数值是否
浏览 3提问于2018-01-09得票数 0
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当它被策划的时候，这就是我所认识的。我被要求预测数据集中的时间序列。但是，我不确定需要做哪些预处理步骤，然后再将其提供给NN。我需要输入固定数据吗？因为在其他模型中，比如ARIMA，SAMIRMA有这样的步骤。
帮帮忙吧。我需要的<
浏览 3提问于2020-11-18得票数 1
我是python神经网络的新手。我以前用过ml.net。每个预测示例的准确性都很容易获得f.e ->我的模型在照片上识别自行车，acc = 60%。 现在我需要用python做类似的事情。我使用keras和tensorflow。 我的预测是这样的： predict = model.predict_classes(data) 它返回预测的类，
浏览 47提问于2019-10-19得票数 4
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TensorFlow和Keras中的符号张量是什么？它们与其他张量有何不同？它们为什么会存在？它们在TensorFlow和Keras的哪里出现？我们应如何处理这些问题，或在处理这些问题时会遇到哪些问题？
在过去，我曾遇到一些与符号张量有关的问题，比如_SymbolicException，但是文档没有描述这个概念。在中，这个问题也会被问到，但是，在这篇文章中，我将重点讨论这个特定的问题，这样以后答案就
浏览 3提问于2020-01-12得票数 16
Tensorflow Keras模型和Tensorflow估计器都能够训练神经网络模型，并使用它们来预测新数据。它们都是建立在低级核心TensorFlow应用程序接口之上的高级API。那么我应该在什么时候使用一个而不是另一个呢？
浏览 6提问于2018-07-21得票数 59
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我想用输出元素附加一个条件来训练我的神经网络(在Keras中)。
如果没有条件，任务就很简单。注:该条件不一定是y_pred的向量范数。如何在Keras (或者可能是Tensorflow)模型中实现附加条件/限制？
浏览 0提问于2018-09-27得票数 0
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