我正在尝试在卷积层中添加dropout (尽管人们似乎不经常这样做)。根据cs231n的说法，他们建议删除激活图而不是所有激活图中的单元(我认为这在某种程度上是有意义的，因为每个激活图在不同的位置提取相同的功能)。在tensorflow中，我找不到任何API可以直接做到这一点，那么我该怎么做呢？这是我第一次在StackOverflow上提问，我非常感谢大家
浏览 12提问于2019-03-19得票数 1
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我正在修改的resnet上工作，并希望插入dropout后激活层。input_shape=input_img_shape, pooling='avg')
if isinstance(layer, tf.keras.layers.Activa
浏览 39提问于2020-12-30得票数 1
我正在使用带有以下结构的TensorFlow后端构建带有Keras的CNN： def createModel(self# Define Dropout Layer
浏览 4提问于2020-07-23得票数 2
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我正试图建立一个神经网络来检测欺诈交易。我们正在使用来自的这个数据集。我是一个神经网络的初学者，并试图找出我的方法，如何定义模型的最佳方式。最后还包括我的代码。我的问题是：
我应该如何编译模型和选择参数，如“时代”，以获得最佳的性能？从tensorflow.keras.layers进口密度，BatchNormalization，
浏览 3提问于2022-09-18得票数 -1
在keras.applications中，有一个在imagenet上预先训练的VGG16模型。Layer (type) Output Shape Param # Connected to_______________________________________________________________________________
我想在密集层(fc1、fc2和预测)之间使用dropout层对此模型进行微调，同时保持模型
浏览 0提问于2017-02-27得票数 35
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我正试图用CNN在tensorflow中制作一个自动编码器。这是我的密码。= conv_layer(x, 32) conv1 = dropout_layer(conv1, dropout))
conv2 = dropout_layer
浏览 2提问于2018-05-27得票数 1
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import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D= [32, 64, 128]
conv_layers
浏览 2提问于2021-08-20得票数 0
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摘要：如何强制keras.applications.VGG16层而不是vgg模型显示并作为层包含在新的自定义模型中。详细信息：conv_base.summa
浏览 0提问于2021-07-27得票数 3
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我正在使用这个参考项目/论文来预测2D图像的深度估计。我不明白粗略的深度图像(Coarse7)是如何在完全连接的层之后形成的。我使用的是大小为(576,172)的彩色输入图像import matplotlib.pyplot as plt
conv2
浏览 20提问于2019-07-19得票数 0
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假设我们在Keras中有一个自定义层，如下所示：import tensorflow as tffromparams_1、params_2)的值？我试图使用model.get_layer(‘自定义层名称’).params_1来获取参数，但在本例中，我无法访问参数的值。3))
x = Conv2D(32, (3, 3), padding=
浏览 0提问于2019-08-21得票数 0
我想尝试在模型上应用一些可视化，比如激活和Grad可视化(Grad可视化() )。但我没能做到。我试图在我的基础上创建一个新模型(如本文中所示)我做错什么了？在我从头开始构建和训练的模型中，我能够创建一个类似的模型，将<
浏览 9提问于2021-12-15得票数 0
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我是机器学习的新手。我跟踪这个的微调VGG16模型。Found: <tensorflow.python.keras.engine.input_layer.InputLayer object at 0x000001FA104CBB70>model= Sequential() model.add(layer)
Tensorflow<
浏览 1提问于2019-03-24得票数 26
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神经网络只预测一类
、、、、
我的模型只预测二进制类中的一个类。该模型使用Keras video Frame Generator进行视频输入，并为每个视频获取350帧。该模型必须采用350帧的输入序列，并使用BLSTM输出二进制类。输入形状为(350,112，75，3)。由于OOM错误，批处理大小为%2。代码如下：from tensorflow.keras.layers import <
浏览 41提问于2021-06-04得票数 1
使用“旧的”Keras库，我使用keras.backend.gradients()函数为我的CNN创建了热图，如下所示： # load model and image, then predict the= model.get_layer("block5_conv3") # last conv. layer
grads = K.gradients(model_prediction, conv_layer</
浏览 63提问于2019-10-07得票数 1
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我正在尝试用输入形状(14400,1)的数据在TensorFlow中训练一个1D CNN模型，但我收到了输入形状与模型不兼容的错误。我已经确保我的输入数据具有正确的形状。我使用的是TensorFlow版本2.3.0 批次代码段(每个批次32个示例，数据形状- (14400,1)，标签形状- (1,1) ) batch: 0conv
浏览 21提问于2021-03-26得票数 2
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高损耗的keras模型
、、、
我已经创建了一个Keras模型的Nvidia自动驾驶汽车。，但有一个问题，损失是很高的，准确性是0。我裁剪图像的大小。(Dropout(0.3))model.add(Dense(100, activation='relu'))
Model:
浏览 2提问于2021-01-28得票数 0
我正在尝试在预先训练的TF模型EfficientNetB0中用relu激活来替换swish激活。EfficientNetB0在Conv2D和激活层中使用swish激活。这个和我要找的非常相似。我还发现了，它适用于没有跳过连接的型号。代码如下：import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layer
浏览 33提问于2021-02-17得票数 0
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as tffrom tensorflow.keras import layersfrom tensorflow.python.keras.layers.convolutional import MaxPooling2D
from tensorflow.python.keras.metrics
浏览 5提问于2021-07-12得票数 0
我已经尝试过所有可用的函数，如tf.print()、eval()、tensor.numpy()。在Tensorflow 2.0中，他们都没有为我工作。它们似乎只适用于“EagerTensor”，而不适用于“评论”。1) OA.eval(session=sess)错误: ValueError:无法使用给定的会话计算张量:张量图不同于会话图。或者是否有其他选项可以打印ops.Tensor的值。请给我建议。
--添加了在TF2.0.中复制示例ops.Tens
浏览 3提问于2020-02-21得票数 13
有人来帮我。(layer_input, filter_size, kernel_size=4, strides=2, activation='leakyrelu',
dropout_rate=g_dropout使用带有Conv2D参数的dilation_rate层。第120行，在build_generator g1 = g_build_conv(g_input，64，5，strides=1)文件"D:\Image
浏览 3提问于2020-02-09得票数 1
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