如果我将层传递给两个Keras模型，并且只训练一个，那么在训练前者之后，这两个模型是否会共享权重
如果将层传递给两个Keras模型，并且只训练一个模型，那么在训练前者之后，这两个模型不会共享权重。
Keras是一个高级神经网络API，它提供了方便的接口来构建和训练深度学习模型。当我们将层传递给多个模型时，每个模型都会有自己的权重参数。在训练过程中，每个模型会根据自己的输入和目标进行权重更新，而不会影响其他模型的权重。
因此，如果只训练其中一个模型，另一个模型的权重将保持不变。这意味着在训练前者之后，两个模型的权重将不同，它们不会共享相同的权重值。
这种情况下，如果希望两个模型共享权重，可以使用Keras的模型共享功能。通过共享层的方式，可以使得多个模型共享相同的权重参数，从而实现权重的共享。具体的实现方法可以参考Keras官方文档中的模型共享部分。
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浏览 382提问于2018-01-30
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如何训练我自己的自定义词嵌入网页？
python、tensorflow、keras、deep-learning、nlp
我有大量的文本数据在多个网页上的产品，我有兴趣出售给客户。我试着在维基百科上使用预先训练过的快速文本词嵌入，但它并没有给我分类任务带来好的结果。可能是因为网站上的文本数据包含了很多技术细节，它不同于维基百科中的文本数据。因此，我想做一些转移学习的词嵌入，保持预先训练的快速文本词嵌入为基础。
我如何使用Keras来训练我自己的自定义单词嵌入到这些网页上？
如何用快速文本预训练嵌入和训练初始化自定义词嵌入？这种初始化是否真的有助于提供更好的单词嵌入？
我更喜欢使用Keras来训练单词嵌入的解决方案。
我知道嵌入有trainable=True选项，不确定如何使用它。
Embeddin
浏览 2提问于2019-01-24得票数 1
1回答
共享层，不同的模型
python、tensorflow、keras
我有两个Keras模型(functional )共享一些层。我想知道，如果我训练第一个模型，第二个将得到它的共享层的权重自动更新，或者我应该手动加载权重。
我从中知道，层可以在同一个模型中共享，但是对于这种特殊情况，我没有任何线索。
我还想知道，具有共享层的Keras模型是共享相同的计算图，还是有独立的计算图。
浏览 1提问于2018-06-25得票数 3
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1回答
将Keras模型设置为可训练与使每一层可训练的区别是什么？
python、machine-learning、keras、keras-layer、backpropagation
我有一个Keras序列模型，由一些稠密的层组成。我将整个模型的可训练性设置为False。但是我看到各个层仍然将它们的可训练属性设置为True。是否需要将层的可训练属性单独设置为False？那么，在整个模型中将可训练属性设置为False的意义是什么？
浏览 1提问于2019-06-19得票数 3
1回答
如何将形状张量(10000,299,299,1)输入到inceptionv3模型中？
tensorflow、keras
我正在尝试用tensorflow后端在keras中训练一个预先训练过的inceptionv3模型。
我有一个训练数据集，大小为10,000张图片(299,299张)(它们是灰度)。我将其转换为tensorflow的输入形状为(10000,299,299,1)。当我试图拟合inceptionv3模型时，我得到了一个错误
ValueError:检查输入时出错:期望input_1具有形状(无，3)，但得到了形状数组(10000,2999,299，1)
我尝试更改张量的输入形状，使用
input_tensor = Input(shape=(299,299,1))
base_model = In
浏览 1提问于2017-06-30得票数 1
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1回答
如何在tf.keras.Model中禁用Dropout以使用传输学习生成激活最大化图像
tensorflow2.0、tf.keras
我正在使用转移学习和keras.applications.InceptionV3。我成功地训练了这个模型。
然而，当我想要生成“激活最大化”映像(例如，最大限度地激活自定义类的输入映像，参考 )时，我很难使用预先训练过的模型，因为我确实能够在“适合”模式下使用它，并且禁用所有的辍学等等。
我所做的是将tf.keras.Sequential中的预训练模型组合起来，对第一层(输入图像)的权重进行梯度下降。
然而，尽管设置了base_model.trainable = False，但在外部序列模型上使用model.fit(数据)时，似乎将预先训练的模型放入训练模式(尽管权重没有更新)。
在调用fit
浏览 2提问于2019-11-22得票数 0
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浏览 1927提问于2018-03-06
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卷积网络的训练方法仍然被称为深度学习吗？
machine-learning、artificial-intelligence、neural-network、convolution、deep-learning
在ImageNet ClassifiNeural with Deep Convolutional Neural等论文中
训练方法似乎是随机梯度下降的基本反向传播。
尽管CNN是深度神经网络的一部分，但这纯粹是因为存在大量的隐藏层吗？这是否意味着这里的后盾属于深度学习类别，因为网络是深度的，即使它不遵循与使用贪婪层明智训练(一种真正的深度学习技术)的DBN相同的模式？
谢谢你的帮助和建议。
浏览 2提问于2014-04-19得票数 4
2回答
word2vec学习上下文词的可能原因是最相似的词而不是相似的上下文中的单词
neural-network、deep-learning、nlp、word2vec、word-embeddings
我正在观察我的word2vec模型，学习上下文中最相似的单词，而不是类似上下文中的单词。我不明白为什么它(通常是word2vec，特别是我的模型)能够这样做，并想知道原因。
我在keras中实现了最初的word2vec。我选择了带有点积层的变体，而不是层次化的softmax，并在维基百科转储中训练了模型，我把它分成5克。对于每个单词，我用一个二进制目标标签构造8对作为训练项。我使用带有标签True的4个上下文单词，并选择4个不属于标签0的上下文单词的随机单词。
从直觉上看，该模型应该学习相似上下文中的词的相似表示，因为它以类似的方式修改了这些词的表示，因为它用相似的上下文词独立地对它们进行了优
浏览 0提问于2018-12-07得票数 1
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在Keras中选择要训练的层并在训练的Inception模型中添加跳过连接
python、tensorflow、keras、conv-neural-network、transfer-learning
我想用CT灰度图像训练一个模型，就像这样：
对于某些类别的疾病，我的训练集是有限的，例如，2,000个阳性和98,000个阴性。
我正在考虑使用迁移学习来避免过度拟合并提高我的模型的有效性，但我也意识到我应该对模型进行微调，因为我向模型提供的图像类型与我将使用的Inception模型训练的图像类型非常不同。
我的问题是，我不确定我应该保留多少层，以及多少层是可训练的。
然后，我想使用跳过连接来应用随机深度，让网络了解真正需要多少层。
因此，我正在考虑实现以下架构。
也就是说，我将在Keras (Tensorflow 2.0)附带的预训练初始模型的各层之间添加跳过连接。
我欢
浏览 1提问于2019-10-07得票数 1
1回答
如果我将层传递给两个Keras模型，并且只训练一个，那么在训练前者之后，这两个模型是否会共享权重
python、keras、keras-layer
我试图使用Keras构建一个简单的自动编码器，为此我从一个完全连接的神经层开始，作为编码器和解码器。 > input_img = Input(shape=(784,))
>encoded = Dense(encoding_dim,activation='relu')(input_img)
>decoded = Dense(784, activation='sigmoid')(encoded)
>autoencoder =Model(input_img, decoded) 的帮助下创建了一个单独的编码器模块。 encoder = Mo
浏览 17提问于2020-03-31得票数 0
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需要更好地理解Keras模型调用方法的训练参数
tensorflow、keras
在调用Keras模型时，我想更好地理解参数培训。
在所有教程(如)中，都会解释说，当您执行自定义的列车步骤时，您应该像这样调用模型(因为某些层的行为可能因您想要进行培训或推理而有所不同)：
pred = model(x, training=True)
当您想要进行推理时，应该将训练设置为false：
pred = model(x, training=False)
我现在想知道的是，这是如何受到创建功能模型的影响的。假设我有两个模型: model_base和model_head，我想从这两个模型中创建一个新模型，其中我希望用training=False调用model_base (因为我计划像在本
浏览 2提问于2021-03-27得票数 1
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2回答
将keras设置为TF格式时，以TH格式加载权重。
tensorflow、keras
我将Keras‘image_dim_ordering属性设置为'tf'，因此我将模型定义为：
model = Sequential()
model.add(ZeroPadding2D((1, 1), input_shape=(224, 224, 3)))
model.add(Convolution2D(64, 3, 3, activation='relu'))
但是当我调用load_weights方法时，它会崩溃，因为我的模型是使用"th“格式保存的：
Exception: Layer weight shape (3, 3, 3, 64) not com
浏览 0提问于2016-09-17得票数 7
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浏览 644提问于2018-02-09
1回答
单位有一系列纸质表单，表单中的字段基本一致，但不同时期的排版有多种样式。
现在想通过印刷体识别和手写体识别做一个纸质转电子档的工具，拍照把纸质表单上手工填写的信息转录到网页中的电子表单中。
标题：OCR-通用印刷体识别 - 智能图像服务 - 产品文档 - 帮助与文档 - 腾讯云
地址：https://cloud.tencent.com/document/product/641/12428
浏览 462提问于2018-01-20
2回答
对于相同的权重集，神经网络损失正在发生显着变化- Keras
python、tensorflow、keras、deep-learning、neural-network
model = keras.Sequential([
layers.Dense(10, activation = 'relu', weights=[zero_weights, zero_bias]),
layers.Dense(24, activation = 'relu', weights=[one_weights, one_bias]),
layers.Dense(12, activation = 'relu', weights=[two_weights, two_bias]),
layers.Dense(1, weights=[thr
浏览 18提问于2020-12-08得票数 1
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各大公司相继提出自己的机器学习平台，那么腾讯“云+未来”峰会上一站式机器学习平台TI-ONE到底是什么？提供了怎样的功能？
浏览 1091提问于2018-06-04
3回答
深度学习:当对两个相似的对象进行分类时，来自COCO/imagenet权重的培训或来自特定类别的训练权重的培训。
deep-learning、classification、dataset
我想问一个受过训练的模特的可能结果。假设我想对法拉利的两个不同模型进行分类，而这两个模型的数据集很小(例如，每个模型有几百幅图像)。
在Keras博客中，讨论了这个问题，但在示例中，它们对狗和猫进行了分类，这两个类非常通用，它们之间非常不同，而且在原始imagenet模型中已经包含了许多猫和狗(假设汽车/总线/卡车不包括在imagenet输出类中)。
从Coco/Imagenet权重开始训练模型，还是使用以前训练过的模型的权重来对汽车进行分类，会更好吗？
浏览 0提问于2018-08-30得票数 1
1回答
如何在Keras中微调InceptionV3
keras、deep-learning、transfer-learning、batch-normalization、image-classification
我正在尝试基于Keras中的InceptionV3架构来训练一个分类器。为此，我加载了预训练的InceptionV3模型，没有顶部，并为分类问题的类添加了一个最终的完全连接层。在第一次训练中，我冻结了InceptionV3基模型，只训练了最终完全连接的层。
在第二步中，我希望通过解冻InceptionV3模型的一部分来“微调”网络。现在我知道InceptionV3模型广泛地使用了BatchNorm层。建议()，当BatchNorm层在传递学习时“解冻”以进行微调，以保持由BatchNorm层计算的均值和方差固定。这应该通过将BatchNorm层设置为推理模式而不是训练模式来完成。请参阅：
现在
浏览 1提问于2021-04-01得票数 0
2回答
如何创建一个仅在评估阶段生效的keras层(并且在训练阶段是透明的)？
tensorflow、keras、keras-layer
我想在我的模型中添加一个层，在评估过程中接受输入，应用一些转换(在本例中是量化，但可以是任何形式)，并将其作为输出返回。然而，这一层在训练期间必须是完全透明的，这意味着它必须返回相同的输入张量。 我编写了以下函数 from keras.layers import Lambda
import keras.backend as K
def myquantize(x):
return K.in_test_phase( K.clip(K.round(x*(2**5))/(2**5),-3.9,3.9) , x) 然后我通过Lambda层使用它 y = keras.layers.Conv1D
浏览 18提问于2019-08-29得票数 1
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