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1
回答
如何在每一批之后记录一个
时代
的历史?
、
、
我正在为一个
时代
的
培训
一个带有keras的模型: validation_split=0.2, epochs=1, batch_size=2)历史现在显然只包含一个从
时代
末期开始的值。我如何评估训练的准确性或损失在这个
时代
?我希望这些值是在
培训
期间显示在控制台中的值。 明确一点:我希望在每一批之后(而不是像往常一样在每一个
浏览 3
提问于2021-02-27
得票数 1
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1
回答
Keras:一个加载的检查点模型恢复训练会降低准确性吗?
、
、
、
然而,我的互联网下降,当加载我的最后一个检查点和重新开始训练从上一季(使用initial_epoch),准确性从89.1 (加载模型值)下降到83.6在第一季的新
培训
。在恢复(重新启动)
培训
时,这是正常行为吗?因为当我的网络崩溃的时候,它已经进入了第30季,而且精确度也没有下降,也没有明显的改善,因此没有产生任何新的检查点,迫使我回到几个
时代
。 提前谢谢你的帮助。
浏览 6
提问于2019-11-04
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1
回答
我如何选择日期和批次大小的数字?
、
、
我有2014年coco数据集,需要对其进行
培训
,因为
培训
大约是82700次,测试是40500次。然而,每次使用model.pedict()时,我都会得到相同的句子,具有不同的值,因为我只使用了一个
时代
。现在,我怎样才能确定正确的年代数?我正在尝试20个
时代
,但没有批量大小。是那么回事吗?
浏览 0
提问于2021-07-16
得票数 0
2
回答
在不同的训练阶段,Keras中是否有任何方法或功能来恢复模型的权重?
、
、
、
我有一个模型,我想训练10个
时代
,为一个特定的超参数设置。
培训
结束后,我将使用history.history对象并找到验证损失最小的时期。一旦我有了这个最好的得分
时代
,我想检索这个模型,并使用它来预测测试数据。现在,想象一下我最好的得分
时代
不是最后一个。我想,如果没有,我将不得不创建一本字典,并暂时存储每一个
时代
的模式,直到完成
培训
和找到最好的。但是,在使用model.fit时,没有任何选项可以存储每个
时代
的每个型号。你会怎么做?
浏览 4
提问于2022-02-18
得票数 0
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3
回答
一个
时代
在神经网络训练中的意义
、
、
、
当我阅读如何在中构建ANN时,他们说: trainer.trainEpochs( 1) 我找出了这意味着什么,然后我得出结论,我们使用一个数据
时代
来更新权重,如果我选择用5个历次训练数据作为pybrain的建议我熟悉在线
培训
,在每个样本数据或特征向量之后更新雨刷,我的问题是如何确保5个时点足以建立模型并设定权重?这种方式在在线
培训
中的优势是什么?此外,“
时代
”一词也用于在线
培训
,它是否意味着一个特征向量?
浏览 1
提问于2015-07-01
得票数 55
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1
回答
自动编码器中使用的历元数取决于数据集的维数?
、
我开发了一个简单的自动编码器,为了找到正确的参数,我在一小部分数据集上使用网格搜索。输出中的历元数可以用在高维训练集上?历元数取决于数据集的维数?还是不想?例如,我在一个大维度的数据集中有更多的历元,而对于一个小的数据集,有更少的历元。
浏览 1
提问于2019-06-21
得票数 0
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1
回答
如何从csv文件中绘制多个模型val和acc/损失曲线?
、
我
培训
了多个CNN模型,在此之后,我使用以下代码通过回调保存了模型的详细信息(例如,
培训
/验证Acc/丢失):现在,我有多个模型的
培训
-
浏览 0
提问于2021-01-22
得票数 1
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1
回答
在训练一个更快的R模型- 'epoch_length‘是什么意思?
、
、
、
、
另外,如果我有500 num_epochs,那么每个
时代
都有1000步长。在文章中,它指出,“注意,每批只处理这里的一个图像。”
浏览 19
提问于2019-11-27
得票数 1
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1
回答
验证损失仅在第一个时期为零。
、
、
、
、
这个问题在第一个
时代
之后就消失了。虽然这并不能阻止我创建模型,但我仍然无法解释为什么会发生这种情况,我可能会做些什么。
浏览 3
提问于2019-12-02
得票数 4
2
回答
这是一个过载的网络吗?
、
、
、
、
额外信息 2000
时代
训练
培训
损失: 3.1711e-05验证损失
浏览 5
提问于2017-04-03
得票数 2
2
回答
只使用一个
时代
可以吗?
、
、
据我所知,每个
时代
我们都使用所有的训练数据。由于我可以控制我有多少个例子,似乎最好只是生成更多的
培训
数据,直到一个
时代
足以训练网络。所以我的问题是:假设我有足够的训练数据,只使用一个
时代
有什么坏处吗?我是否正确地假设百万个例子中的一个
时代
比10万的10个
时代
要好呢?
浏览 4
提问于2016-06-23
得票数 9
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2
回答
为什么max_batches与数据集的大小无关?
、
、
下面是一个让我的问题更清楚的例子:假设我们有6400张图像,用于
培训
,以识别4个课程。因为我们有6400幅图像,一个完整的
时代
需要100次迭代。因此,这项训练在80个
时代
结束。现在,假设我们有12800张图像。在这种情况下,一个
时代
需要200个迭代。因此,训练在40年代结束。由于一个
时代
指的是通过整个训练数据集的一个周期,我想知道为什么我们不增加当数据集增加时的迭代次数,以保持历次不变。 换句话说,我要求一个简单的解释,为什么
时代
的数量似乎与
培训
的质量无关。
浏览 3
提问于2020-05-07
得票数 3
1
回答
为什么使用更大的验证数据集的Google需要更长的时间?
、
、
、
、
编辑:我知道扩大验证数据的大小会增加每个
时代
的总时间。但在我的情况下,它增加了3倍的总时间成本!这就是问题所在。 ) 以200幅图像为验证集,每个
时代
只需在这种情况下,每一个
时代
都要花费难以置信的8~10秒!这意味着前向传播比反向传播慢,这没有任何意义。有人知道问题出在哪里吗?如果需要更多的细节,我会给出更多的具体代码。
浏览 0
提问于2020-07-04
得票数 0
1
回答
用相同的数据集重新训练保存的模型
、
、
、
、
我想知道,如果我重新训练我保存的模型,我运行了4个
时代
,如果相同的图像设置在10个
时代
,会更快吗? 我的数据集包括2个训练和验证文件夹,5个类,3000次
培训
和1000个验证图像。
浏览 3
提问于2019-12-22
得票数 0
1
回答
验证数据是否对
培训
有任何影响,还是仅起作用而不影响
培训
?
、
、
、
在使用Python的Keras库时,我们在训练模型时使用验证数据和
培训
数据。在每一个
时代
,我们得到一个验证的准确性。这种验证的准确性对下一个
时代
的训练有什么影响吗?
浏览 0
提问于2021-08-04
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1
回答
为什么val_accuracy在每个
时代
之后由model.fit()自动打印,而CustomCallback打印的精度却不同?
、
、
、
、
为什么-损失: 0.2105 -准确性: 0.9500 - val_loss: 0.5264 - val_accuracy: 0.9100accuracy:0.700是用CustomCallback打印的?1: checkpoint_callback(start_time),model.fit(train_ds, epochs=40,
浏览 2
提问于2021-07-16
得票数 0
1
回答
关于火炬视觉模型的历元数
、
、
我试图找出,经过预先训练的Alexnet模型(可从torchvision获得)在Imagenet上
培训
了多少个
时代
,以及使用了什么学习速率?我试着检查检查点的钥匙,看看是否有任何的
时代
信息被存储。
浏览 0
提问于2019-04-02
得票数 1
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1
回答
可以通过聚类来反映数据集中的可变性程度吗?
、
、
举个例子:我需要比较属于4个不同建筑
时代
的房屋的可变性程度--我想看看每一组房屋有多大的差异,然后比较不同群体之间的变异性(假设的结论是:巴
洛克
时代
的房屋与其他3组相比的变异性最大)。
浏览 0
提问于2020-07-07
得票数 1
1
回答
如何管理迁移学习和微调中的
时代
、
、
、
model.fit(train_set, validation_data = dev_set, epochs=initial_epochs,verbose=1, callbacks=callbacks) 这是从上一个
时代
开始的微调和恢复的代码这是张力板的两期
培训
课程。是否有办法从上一节训练课的各个时期恢复微调训练?如果我只是将initial_epoch设为5并保持原样,那会怎样呢?dev_set, initial_epoch=history.epoch[-1], epochs=total_epochs,verbose=1, callbacks=callbac
浏览 1
提问于2022-07-30
得票数 1
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1
回答
SageMaker:可视化
培训
统计
、
、
、
如果我将TensorFlow
培训
作业发送到SageMaker实例,查看
培训
进度的典型方法是什么?我可以访问这个启动的TensorBoard实例的EC2吗?还有别的选择吗?我特别要寻找的是类似于当前训练
时代
和mAP的图表。
浏览 1
提问于2018-11-07
得票数 0
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