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self.fc2(x)) x = self.softmax(self.fc3(x))
first_model.to(device)
train_model(first_model_rms, opt
浏览 28提问于2020-10-28得票数 0
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10, activation = tf.nn.softmax))
我用model.compile(loss = 'sparse_categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop
浏览 0提问于2018-12-02得票数 2
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训练损失w.r.t步骤如下所示。X轴单元长度为20k步(由于批量size=128和总共1281167个样品，大约2个时期)。
浏览 21提问于2019-08-05得票数 1
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高损耗验证
、、、、
我使用以下模型来预测竞争：“智能手机-宫颈癌筛查”。标签分为3类(1 ,2 ,3)。型号：resnet50.last_linear=torch.nn.Linear(in_features=2048,out_features=3, bias=True)device = torch.device("cuda:0"
浏览 2提问于2020-06-01得票数 0
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这些天，我试图看到关于权重和偏差的损失函数的图表。特别是，我希望应用梯度下降方法来获得平滑的线条，而不是来自其他优化器的随机特征。Keras框架提供了各种类型的优化器，如SGD，RMSprop，Adagrad，AdaDelta，Adam等。然而，正常的，一般的和平坦的梯度下降(没有随机特征)在Keras官方文档中没有看到。关键参数、剪裁法线和剪裁值是否与普通GD相关？例如，如果SGD优化器使用键args，clipno
浏览 13提问于2019-11-08得票数 1
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错误损失是否有所改善。
我怎样才能实现这个目标？有没有办法把OHLC和预测时间结合起来？
浏览 0提问于2018-07-11得票数 1
我对示例所做的惟一更改是所使用的数据集(我从获取)，由于标签只能是0或1，因此我将损失函数更改为binary_crossentropy，将优化器更改为RMSprop。.] - ETA: 9:35 - loss: 11.0703 - accuracy: 0.2780
但它并没有最小化损失，实际上似乎是在最大化损失，每次迭代后精确度都会下降。(事实上，如果准确度度量是正确的，如果我只使用not [prediction]，它将是一个很好的分类器)。这里有没有
浏览 0提问于2019-04-29得票数 7
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我使用的原始优化器是：model.compile(optimizer= r_optimizer所以我想试着改变学习率或优化器。准确率将重置到15% - 20%左右，而不是从86%左右开始，我的损失会更高。即使我使用一个很小的学习率，并重新编译，我仍然会从一个非常低的准确率开始。从浏览互联网来看，一些优化器，如ADAM或R
浏览 0提问于2018-05-22得票数 1
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我想对照各种优化器(sgd、rmsprop、adam、adamax等)检查我的模型的性能。我对所有优化器都这样做(在上面的代码中只提到sgd和rmsprop)，然后执行这些语
浏览 0提问于2018-09-12得票数 1
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然而，当训练的时候，网络很早就到达了一个点，验证损失是不自然的低，这会在一段时间后变平，就像这样。
在patience = 50中使用早期停止时，验证损失会减少，但从一开始就不会低于验证损失。我对网络进行了多次训练，结果是相同的，使用的是rmsprop (学习率为0.1到1e-4)和adam优化器。有没有人知道是否有方法为网络设置一个“烧伤期”(如马尔可夫链蒙特卡罗模型)，然后监测验证损失，以选择最佳模型？
浏览 0提问于2019-05-28得票数 3
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我可以在v3 dataset上创建初始的cifar10模型。保存后，模型的大小是175 Mo，在训练前大约是90 Mo，所以我想知道为什么细调模型更大？当我查看这两个模型的参数数时，它几乎是相同的。微调模型:总配角: 21,823,274个可训练的旁瓣: 21,788,842个不可训练的旁瓣: 34,432checkpoints = ModelCh
浏览 0提问于2017-10-23得票数 3
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., 0.71153846 0.70833333 0.69230769]model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer = "sgd")
我试过SimpleRNN，GRU和LSTM(这可能是错误的使用方式-我只看到它用于分类，而不是预测)。
浏览 4提问于2015-09-24得票数 9
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我读过，看起来，如果有足够的内存，你应该总是使用Adam而不是其他可能的优化算法(adadelta，rmsprop，vanilla sgd等)。我设想对于大多数密集输入的主要凸损失函数，使用普通SGD可能会获得更快的收敛速度，但您仍然需要调整学习计划和内容，这需要一些时间。
浏览 4提问于2016-05-24得票数 0
2回答
我有193个训练/预测功能，它应该可以预测价值和唤醒值。activation='elu'))model.add(Dense( 2, activation='elu'))model.compile( loss = "mean_squared_error", optimizer = 'RMSprop', me
浏览 0提问于2020-11-26得票数 0
当你增加更多的层和更多的神经元时，你的学习率会下降，这是正确的吗？
所以，一般来说，网络越大，学习速度就越小？
浏览 0提问于2021-04-28得票数 1
我在想他们为什么要用这个损失相反，我相信使用：
谢谢。
浏览 0提问于2018-07-21得票数 1
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我使用Tensorflow作为后端，用Keras编写了一个变分自动编码器。我使用Adam作为优化器，学习率为1e-4，批处理大小为16。当我在Macbook的中央处理器(英特尔核心i7)上训练网络时，一个时期(~5000个迷你批次)后的损失值比运行Ubuntu的不同机器上的第一个时期后的损失值小2倍。对于另一台机器，我在中央处理器和图形处理器(英特尔至强E5-1630和Nvidia GeForce GTX1080)上
浏览 0提问于2017-06-12得票数 2
3回答
()) model.compile(loss='mean_squared_error',optimizer=rmsprop,
metrics=['mean
浏览 1提问于2016-09-03得票数 5
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