对于以下问题,我没有找到任何答案:
在加载已保存的Keras模型后,是否有方法打印出经过训练的模型精度、总模型损失和模型评估精度?
from keras.models import load_model
m = load_model.load("lstm_model_01.hd5")
我检查了m的所有可调用方法,但没有找到我要找的东西。
嗨,我最近做了一个可以对花进行分类的人工智能程序,它说,当我运行Model.fit_generator时,它说我得到了94%的准确率,当我搜索最高准确率的记录时,准确率也是94%,这听起来不太对,就像我2个月前才开始学习神经网络一样,它说我得到了一家公司的相同准确率,我只是started.Also,我使用的是colab的TPU
import os
import numpy as np
import pickle
from tensorflow import keras
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import random
fro
以下是Tensorflow NN训练部分的2种代码模式。
我觉得使用模型1是合乎逻辑的,但我经常在多个地方看到模型2。我觉得模型2错了。对于相同的数据,每次迭代时,模型不会在会话中运行两次图表吗?有什么东西我错过了,人们做它的任何其他原因?
模式1
for epoch in range(epochs):
for iteration in range(num_tr_iter):
_, loss, accuracy = sess.run([optimizer, loss, accuracy], feed_dict)
模式2
for epoch in range(epochs
我正在训练一个分类模型来对细胞进行分类,我的模型基于本文:https://www.nature.com/articles/s41598-019-50010-9。由于我的数据集只包含10个图像,因此我执行了图像增强,以人为地将数据集的大小增加到3000个图像,然后将这些图像拆分为2400个训练图像和600个验证图像。 然而,虽然训练损失和准确性随着更多的迭代而改善,但验证损失迅速增加,而验证精度在0.0000e+00仍然停滞不前。 我的模型从一开始就严重地过度拟合了吗? 我使用的代码如下: import keras
import tensorflow as tf
from tensorflow
我有一个图像分类模型,A类的8400幅图像和B类的1800幅图像,我使用了validation_split=0.2和training和validation子集,批次大小为64。
我使用的序列模型与增强和Conv2D,MaxPooling2D,BatchNormalization,扁平,密集,Dropout。
由于我的数据集不相等,所以我正在计算以下权重:
Weight for class A: 0.5629669156883672
Weight for class B: 4.470338983050848
我得到了以下输出:
📷
或者在另一次尝试中我得到了这些:
105/105 [======
损失似乎在减少,而且算法运行良好。但准确性并没有提高和坚持。
import numpy as np
import cv2
from os import listdir
from os.path import isfile, join
from sklearn.utils import shuffle
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torch.autograd import Variable
import torch.utils.data
file_p
我正在使用bvlc_reference_caffenet进行培训。我正在做训练和测试。下面是我受过训练的网络的一个示例日志:
I0430 11:49:08.408740 23343 data_layer.cpp:73] Restarting data prefetching from start.
I0430 11:49:21.221074 23343 data_layer.cpp:73] Restarting data prefetching from start.
I0430 11:49:34.038710 23343 data_layer.cpp:73] Restarting data
TLDR:在培训阶段,低采样/过采样会导致模型的错误分布并对准确性产生不利影响吗?
让我们假设您想要训练一个分类器来区分A类和B类,不幸的是,A和B的人口分布在[1:100]的比率上是不平衡的。因此,您使用过采样或过采样,以便培训和验证集有效地实现A和B之间的[1:1]比率,您对测试集不做任何事情。成套教材和培训结果的分布情况见下表:
Train Val Test
A Dist. 0.5 0.5 0.99
B Dist. 0.5 0.5 0.01
Accuracy 1.0 0.999 0.85
你现在已经训练了一个模