activation='Sigmoid'layers=1 我想要做的是循环遍历final_param_list = []中的列表，不仅设置每个参数，而且我只想在layers=2时添加一个隐藏层我可以走简单的路线，只创建两个单独的模型，一个有一个隐藏层，另一个有两个隐藏层，然后分别循环它们，但我想做一些更优雅的事情。注意:我知道其中一些可能可以用gridsearch来完成，并且我知道隐藏的第一层和第二层将具有相同的参数。最终，我将努
浏览 15提问于2019-03-01得票数 0
我在Keras中找到了一个代码片段，它执行以下操作我不太明白第三行的意思。有人能告诉我它是做什么的吗？
浏览 23提问于2020-03-17得票数 1
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我正在做一个项目，该项目要求我向神经网络的输出层添加新单元，以实现一种形式的迁移学习。我想知道我是否可以这样做，并使用Keras或TensorFlow设置单位的权重。具体地说，我想将一个输出神经元附加到Keras模型的输出层，并设置该神经元的初始权重和偏差。
浏览 10提问于2018-07-17得票数 1
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通过传递作为层参数的值，可以在Keras中的基本LSTM或GRU层上应用递归下拉列表。虽然我们可以直接在模型中添加Dropout层，但是我们似乎不能通过递归Dropout来实现这一点。那么，我的问题是：如何在Keras ?中向</
浏览 0提问于2018-12-06得票数 5
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我试图在TensorFlow顺序模型中实现一个CRF层，以解决NER问题。我不知道该怎么做。以前，当我实现CRF时，我使用以tensorflow为后端的keras中的CRF，即我在keras中创建了整个模型，而不是tensorflow，然后通过CRF传递整个模型。啊，真灵。但是现在我想在Tensorflow中开发模型，因为Tensorflow 2.0.0 beta已经内置了keras，我正在尝试构建一个顺序层，并在双向lstm
浏览 3提问于2019-11-24得票数 5
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model这里是tf.keras.Model的一个实例。我对tensorflow官方API文档感到有点困惑。，上面说
与此层相关的损失。
浏览 1提问于2019-06-20得票数 9
我将数据增强添加到我的tensorflow模型中，如下所示： data_augmentation = keras.Sequential([ tf.keras.layers.InputLayer(input_shape=input_shape), inceptionV3_base,
tf.keras.layers.GlobalAver
浏览 23提问于2021-01-07得票数 0
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我正在尝试使用适配模块来将两种不同的CNNs堆栈起来，但我很难正确地确定适配模块的层超参数。更准确地说，我想训练适应模块来连接两个卷积层：因此，在A层之后，我依次添加了适配模块，我选择：最后
浏览 2提问于2021-08-02得票数 1
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当我在模型中运行函数API以进行k-折叠交叉验证时，在每个折叠的返回拟合模型中，命名稠密层的数量会增加。就像在第一个折叠中它是dense_2_acc，然后在第二个折叠它的dense_5_acc。通过我的模型总结表明我的模型是正确的。为什么它要改变每个褶皱的合适模型history对象中的名称？
浏览 1提问于2018-03-09得票数 3
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我使用的模型是： Embedding(english_vocab_size, 256, input_length=english_max_len现在，我如何在这个模型中添加tf.keras.layers.AdditiveAttention层呢？所以，我想如果有人能解释如何将tf.keras.layers.AdditiveAttention层放在这个模型</e
浏览 1提问于2020-10-11得票数 5
我有一个cnn模型： model = Sequential()
model.add(Convolution2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(model.add(Dense(3)) #default linear activation 并训练它 在我想使用CNN的权重之后，在CNN-LSTM模型中使用它们。
浏览 18提问于2020-04-10得票数 0
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我目前正在复制本文中发现的机器学习体系结构：对于如何在TensorFlow上实现这一点，有什么想法吗？80, 3)
EPOCHS = 10
CNN_CR1 =CNN_MAX = Maximum()([CNN_CR1_OUTPUT, CNN_CR2_OUTPUT, CNN_CR3_OUTPUT])
CNN_MODEL = keras.Model(inputs另外，<e
浏览 14提问于2022-04-04得票数 2
我在寻找一种在Keras模型中部分冻结层的方法。如果要冻结一个层，只需将trainable属性设置为False，如下所示：但是，让我们以一个包含n节点的密集层为例我唯一能想到的解决办法是：
是否有更好的方法来实现这一
浏览 10提问于2022-03-17得票数 0
我想看看下面由keras的输入类给出的tensorflow张量的内容sequence_input = Input(shape=(128,)sequence_input.eval())
我已经尝试了几个关于如何查看
浏览 0提问于2020-05-20得票数 0
我正在尝试对具有不同类的数据集的VGG16模型进行微调。遵循，我尝试这样做：from keras.models import Model然而，我在向模型添加新
浏览 2提问于2017-05-01得票数 0
我正在尝试在Keras中创建一个简单的回归模型。 我的模型有两个隐藏层，一个是ReLU激活，另一个是线性激活的输出层。 我假设输入数据将有32个特征。from tensorflow.keras.models import Sequential
model = tf.k
浏览 14提问于2019-04-28得票数 1
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我修改了现有的激活函数，并将其用于神经网络的卷积层。我想知道与现有的激活function.Is相比，它的性能如何?有什么方法/函数可以在图形中绘制每个神经网络层之后的结果(矩阵值)，以便我可以根据这些值自定义激活函数以获得更好的结果？
浏览 0提问于2018-03-08得票数 0
我预先训练了一个有两个班的模型(我自己保存的模型)，我想用它来转移学习，训练一个有六个班的模型。我已经将训练前的模型加载到新的培训脚本中：如何删除顶部/头部层( conv1D层)我看到在keras中可以使用base_model.pop()，对于tf.keras.appl
浏览 1提问于2021-12-09得票数 4
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我正尝试在Keras模型中使用tensorflow操作。我之前试图用Lambda层包装它，但我认为这会禁用该层的反向传播。更具体地说，我正在尝试在Keras模型中使用来自的层，而不是将其移植到Keras层(我希望稍后部署到tensorflow )。我可以以共享库的形式编译这些层，并将它们加载到python中。这给了我tensorflow操作，但我不知道如何将其组合到Kera
浏览 5提问于2017-07-13得票数 4
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我发现这句话model = tf.keras.models.Sequential()有点不同。我不能理解什么是真正的意思，还有其他的深度学习模型吗？
浏览 0提问于2019-09-02得票数 16
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