在教程中,数据集被分成三个不同的集合:(1) data_sets.train、(2) data_sets.validation和(3) data_sets.test。然而,在训练循环中,只使用data_sets.train进行训练。
# Start the training loop.
for step in xrange(FLAGS.max_steps):
start_time = time.time()
# Fill a feed dictionary with the actual set of images and labels
# for this particular
我有许多预先训练过的模型有不同的层数(模型不是顺序的)。对于这些模型,训练数据有一个形状(1,1,103),输出是0到9之间的类标签。
我加载了这些保存的模型,将所有层设置为不可训练的。我将这些模型用于新的体系结构,如下所示:
inp = keras.layers.Input(shape=(1,1,103), name = "new_input")
out_1 = model_1(inp) # model_1 is the name of variable where I loaded trained model
out_2 = model_2(inp)
out_3 = mo
我正在尝试学习RNN模型。这是我构建的模型: N = 3 # number of samples
T = 10 # length of a single sample
D = 3 # number of features
K = 2 # number of output units
X = np.random.randn(N, T, D)
# Make an RNN
M = 5 # number of hidden units
i = tf.keras.layers.Input(shape=(T, D))
x = tf.keras.layers.SimpleRNN(M)(i)
x = t
我的问题很简单,在用于的顺序模型中传递给model.fit的验证数据是什么?
而且,它是否会影响模型的训练方式(例如,通常使用验证集来选择模型中的超参数,但我认为这里不会发生这种情况)?
我指的是可以这样通过的验证集:
# Create model
model = Sequential()
# Add layers
model.add(...)
# Train model (use 10% of training set as validation set)
history = model.fit(X_train, Y_train, validation_split=0.1)
# Trai