我很想在这个问题上有一些见解--我试图在文献中找到解释,但我很困惑。因此,我正在构建一个神经网络(使用Keras)来解决回归问题。我有500,000个样本,每个样本有20,000个特征,我正试图预测一个数值输出。想想看,根据房屋、庭院等的一系列数字数据来预测房价。这些特征是按字母顺序排列的,因此它们的相邻特征是相当没有意义的。
当我第一次尝试创建一个神经网络时,如果我提供了所有的2万种功能,它就会遭受严重的过度拟合--手动将它减少到1,000个功能,极大地提高了性能。
我读过大约1x1卷积神经网络用于特征约简,但它都用于图像和2D输入。
所以我建立了一个三层的基本神经网络:
model = S
我试图运行1维CNN在R使用keras软件包。我正在尝试创建具有以下规范的一维卷积神经网络(CNN)体系结构
library(keras)
library(deepviz)
#create a neural network with a convolutional layer and train the model
model <- keras_model_sequential() %>%
layer_conv_1d(filters=32, kernel_size=4, activation="relu", input_shape=c(100, 10
我是张量流的初学者,我正在尝试建立一个简单的模型来预测0和1的and运算。我用0和1做了一个小数据集,它有X1,X2和output列。我有两个变量X和y。X有input1和input2的数据帧。Y的数据帧output.The问题是定义神经网络层使用keras.I。我不知道如何指定输入层的大小。
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import pandas as pd
dataDF = pd.read_excel('Untitled.xlsx')
dataDF.columns = ['X1'
我正在Keras/TF背景下研究CNN模型。在最终卷积层的末尾,我需要将来自滤波器的输出映射汇集在一起。我没有使用GlobalAveragePooling或任何其他类型的池化,而是必须根据沿输出地图宽度存在的时间帧进行池化。
因此,如果一个过滤器的样本输出是n x m,那么n就是时间帧,m输出就是这些特征。这里我只需要将n1 n1 to n2 n2 <= n帧的输出放入池中,所以我的输出切片是(n2-n1)*m,我将对其应用池化。我遇到了 of keras来做这件事。但是我被困在一个点上,n1和n2对于每个点都是不同的。所以我的问题是,如何将每个数据点的自定义参数传递到Lambda La
我已经通过了Keras ,但我仍然无法理解input_shape参数是如何工作的,以及为什么它在传递自定义输入形状时不更改我的DenseNet模型的参数数。举个例子:
import keras
from keras import applications
from keras.layers import Conv3D, MaxPool3D, Flatten, Dense
from keras.layers import Dropout, Input, BatchNormalization
from keras import Model
# define model 1
INPUT_SHAPE
在建立mlp之后,使用
## building a mlp model
model=Sequential()
model.add(Dense(25,input_shape=(10,),activation='relu'))
model.add(Dense(100,input_shape=(10,),activation='relu'))
model.add(Dense(150,input_shape=(16,),activation='relu'))
model.add(Dense(10,input_shape=(10,),activation=