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1
回答
是否
可以
在
GCP
上
使用
keras
模型
进行
超
参数
优化
?
keras
、
google-cloud-platform
基于https://cloud.google.com/blog/products/
gcp
/hyperparameter-tuning-on-google-cloud-platform-is-now-faster-and-smarter我问,
是否
也
可以
用同样的方式对
keras
模型
进行
超
参数
优化
?
浏览 12
提问于2019-06-06
得票数 0
1
回答
Keras
调谐器传递学习
模型
的
超
参数
优化
hyperparameters
、
transfer-learning
、
keras-tuner
我想用
Keras
对我的传输学习
模型
进行
超
参数
优化
。我不知道该怎么做,因为我有两个阶段的训练, 解冻和训练网络。
在
和中,提出了一种基于传递学习的
超
参数
优化
方法--共享
超
参数
优化
。他们说,在这两个阶段之间共享一组
超
参数
会得到最好的结果。但是,我不明白“一组
超
<e
浏览 5
提问于2021-04-30
得票数 0
4
回答
如何
使用
Keras
模型
?
python
、
machine-learning
、
keras
、
pickle
官方文件声明“不推荐
使用
pickle或cPickle来保存
Keras
模型
”。然而,我对酸洗
Keras
模型
的需求源于
使用
sklearn的RandomizedSearchCV (或任何其他
超
参数
优化
器)
进行
的
超
参数
优化
。必须将结果保存到一个文件中,因为这样脚本就
可以
在
分离的会话中远程执行。从本质
上
讲,我想: tri
浏览 20
提问于2018-01-17
得票数 20
2
回答
如何将
Keras
模型
插入到scikit-learn管道中?
machine-learning
、
scikit-learn
、
pipeline
、
keras
、
hyperparameters
我正在结合RandomizedSearchCV
使用
Scikit-Learn自定义管道(sklearn.pipeline.Pipeline)
进行
超
参数
优化
。这很好用。现在,我想插入一个
Keras
模型
,作为进入管道的第一步。
模型
的
参数
应
进行
优化
。计算(拟合)的
Keras
模型
应该在以后通过其他步骤
在
管道中
使用
,所以我认为我必须将该<e
浏览 0
提问于2017-02-23
得票数 41
回答已采纳
1
回答
数据集训练:
在
参数
调整和预训练
模型
上
收敛
python
、
tensorflow
、
keras
我最近完成了一个“相当好的”TF2/
keras
模型
,用于图像识别,
使用
了许多层,SGD
优化
,并从MobileNetv2预训练
模型
开始。我
可以
永远调整:添加/删除层,不同的
优化
算法,学习率,动量,各种数据集增强,等等。我甚至没有考虑从其他预训练
模型
开始。我将
优化
器从SGD改为ADAM (应该更好,对吧?)而且它稍微更不准确。那么,如何收敛到一个更好的预先训练好的
模型
、
参数
、值呢?这
浏览 1
提问于2019-10-26
得票数 0
2
回答
用Tensorflow.
keras
组织项目。应该有一个子类tf.
keras
.Model吗?
python
、
tensorflow
、
tensorflow-estimator
、
tf.keras
我的每个
模型
都有一个(>20)的
超
参数
,并将三种类型的输入数据中的一种作为输入。有时我
使用
超
参数
优化
,因此
在
尝试下一组
超
参数
之前,我经常手动删除
模型
并
使用
tf.
keras
.backend.clear_session()。目前,我
使用
的函数以
超
参数
作为
参数
,并返回相应的编译后的
ke
浏览 1
提问于2019-11-03
得票数 2
回答已采纳
1
回答
对我正在
使用
的LSTM
超
参数
整定过程的看法
keras
、
lstm
、
hyperparameter-tuning
、
bayesian
、
epochs
我
使用
贝叶斯
优化
来稍微加快速度,因为我有大量的
超
参数
,并且只有我的CPU作为资源。 从
超
参数
空间
进行
100次迭代,当训练仍然花费了太多的时间才能找到一组合适的
超
参数
时,每一次迭代都要经历100次。如果在贝叶斯
优化
过程中,我只训练了一个时代,那么这
是否
仍然是一个足够好的指标,说明总体
上
最好的损失?这将大大加快
超
参数
优化
的速度,以后
浏览 0
提问于2020-05-05
得票数 2
回答已采纳
1
回答
使用
keras
模型
进行
HP调整,并将hyperparameterMetric设置为评估指标而不是训练指标
keras
、
google-cloud-platform
它是关于
使用
GCP
调优
超
参数
的。
使用
估计器,我
可以
很容易地
在
评估数据上将所需的hyperparameterMetric设置为适当的度量。但我不明白如何为
keras
(tf.
keras
和
keras
)
模型
做到这一点? '
浏览 0
提问于2019-06-18
得票数 0
2
回答
如何在培训阶段
使用
验证集?
neural-network
我对
在
训练阶段如何
使用
验证集感到困惑(像CNN这样的神经网络)?
在
Matlab或python(
Keras
)这样的平台中,我将数据集分为训练集、验证集和测试集。我知道验证集用于调优
超
参数
(如神经元数目和学习速率),假设
使用
SDG
优化
器,如何根据验证集
进行
调优?验证集
是否
只是给出了神经网络对不可见数据(验证集)表现的指示,然后基于此我手动设置了
超
参数
?还是自动(
优化
器
浏览 0
提问于2020-07-19
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何防止权重偏差保存最佳
模型
参数
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
wandb
我
使用
权重和偏差()来管理
超
参数
优化
和记录结果。我正在
使用
带有Tensorflow后端的
Keras
进行
培训,我
使用
的是随箱即用的重量和偏差日志功能,我在其中运行。默认情况下,权重和偏差似乎保存
模型
参数
(即
模型
的权重和偏差),并将它们存储
在
云中。这消耗了我帐户的存储配额,这是不必要的--我只关心跟踪
模型
的丢失/准确性,这是
超
参数<
浏览 4
提问于2022-04-25
得票数 3
回答已采纳
2
回答
默认的Adam
优化
器
在
tf.
keras
中不起作用,但字符串`adam`
可以
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
deep-learning
我一直
在
试用TensroFlow v2测试版,我也
在
试用tf.
keras
型号。model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')但是,当我尝试
使用
默认
优化
器tf.
keras</e
浏览 32
提问于2019-07-11
得票数 7
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1
回答
GridSearchCV与ImageDataGenerator的结合
是否
可行和值得推荐?
keras
、
scikit-learn
、
grid-search
、
data-augmentation
、
gridsearchcv
我想通过
使用
GridSearchCV (Scikit-Learn)和数据增强(来自
Keras
的ImageDataGenerator)来
优化
CNN体系结构的一些
超
参数
。
是否
建议
在
GridSearchCV中
使用
数据增强?ImageDataGenerator的
参数
已经固定,不应更改。首先通过网格搜索确定
超
参数
,而不增加数据,而只对最终
模型
使用
数据增强,这样会更好吗?
浏览 0
提问于2019-12-28
得票数 6
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1
回答
对培训、测试和val的澄清以及如何
使用
/实施
keras
、
training
、
cross-validation
、
prediction
基本
上
就像在这张图片里:培训集:对
模型
进行
培训的数据测试集:原则
上
与验证集相同。只是
使用
在最终结束后,
模型
已被裁剪。当通过model.fit(X_train, y_train,..)
进行
拟合时,
Keras
会自动地对数据
进行
洗牌吗?接下来,
在
Keras
中,您
浏览 0
提问于2019-10-09
得票数 0
回答已采纳
1
回答
我需要微调最后的卷积层,
在
一个最先进的CNN
模型
,如ResNet50?
python
、
machine-learning
、
keras
、
deep-learning
、
transfer-learning
我的毕业设计是
使用
CNN
模型
上
的转移学习,它
可以
从胸部X光图像中诊断新冠肺炎。利用贝叶斯
优化
器利用
Keras
调谐器库对完全连通层数、层中节点数、学习速率、下降率等
超
参数
进行
微调,得到了很好的结果,多类分类的测试准确率为98%,二进制分类的测试准确率为99%。然而,我冻结了所有的层
在
原来的基础
模型
。我只微调了最后一个完全连接的层后,详尽的
超
参数
优化
浏览 3
提问于2021-02-10
得票数 0
回答已采纳
2
回答
深度自动编码器训练,小数据vs.大数据
deep-learning
、
autoencoder
我正在训练一个深度自动编码器(现在是5层编码和5层解码,
使用
leaky ReLu),以将数据的维度从大约2000 dims降低到2。我
可以
在
10k数据
上
训练我的
模型
,结果是
可以
接受的。当我
使用
更大的数据(50k到1M)时,问题就出现了。
使用
相同的
模型
和相同的
优化
器并退出等都不起作用,并且训练
在
几个时期后就会停滞。我正尝试
在
优化
器
上
执行一些
浏览 0
提问于2016-06-16
得票数 0
1
回答
神经网络交叉验证:如何处理历元数?
python
、
neural-network
、
pytorch
、
cross-validation
我
使用
交叉验证,因为我有x个测量数据库,我想评估我
是否
能够用x数据库的子集来训练一个神经网络,并将神经网络应用到看不见的数据库中。因此,我还介绍了一个测试数据库,它不用于
超
参数
识别阶段。
在
使用
所有网络拓扑、
优化
器等对
模型
进行
培训之后,将确定具有最小平均误差的
模型
,并具有如下
参数
:-optimizer: SGD为了计算测试集
上</em
浏览 1
提问于2020-04-29
得票数 1
回答已采纳
1
回答
训练多个
Keras
神经网络
模型
时的分割故障(核丢弃)
python-3.x
、
tensorflow
、
segmentation-fault
、
keras
、
nvidia-jetson
我正在
优化
我的神经网络的
超
参数
,为此我
使用
不同的
超
参数
递归地训练网络。此外,我正在
使用
GPU
进行
培训,并在Nvidia Jetson TX2和Python3.5
上
这样做。另外,我
在
TensorFlow后端中
使用
Keras
。
浏览 1
提问于2018-06-13
得票数 2
回答已采纳
1
回答
Keras
框架中的RHO
machine-learning
、
keras
我
使用
Keras
框架
进行
递归神经网络。我
在
优化
器(RMSprop)
参数
中找到了RHO
参数
,我知道它是
超
参数
,但是我找不到这个
参数
的描述。链接到documentaton
浏览 4
提问于2018-01-05
得票数 3
回答已采纳
1
回答
超
参数
调优
是否
更受输入数据或任务的影响?
keras
、
nlp
、
optimization
目前,我正在为几个ML
模型
(FFN、CNN、LSTM、BiLSTM、CNN)
优化
超
参数
,并在另一个实验的同时运行这一实验,以检查在二进制文本分类任务中最适合
使用
哪个词嵌入。我的问题是:
在
优化
超
参数
之前,我应该先决定
使用
哪个嵌入,还是
可以
决定最佳的超级
参数
,然后再对嵌入
进行
实验?在这两种情况下,任务保持不变。 换句话说,
超
参数
调优
浏览 0
提问于2019-08-10
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何将预处理器/估计器的选择与
使用
sklearn管道的
超
参数
调优结合起来?
machine-learning
、
python
、
hyperparameter-tuning
、
pipelines
然而,
在
实际的ML中,不仅需要对一组大的
模型
超
参数
进行
实验,而且还要对一组潜在的预处理类和不同的估计器/
模型
进行
实验。我的问题是双重的:此外,建立管道的首选方法是什么,其中选择多个
模型
也
可以
作为附加的
超
参数
处理?在这种情况下,如何
优化
浏览 0
提问于2021-12-30
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