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1
回答
训练
和
验证
模式
的
相同
数据
丢失
不一致
tensorflow
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
pytorch
、
semantic-segmentation
令我惊讶
的
是,当使用完全
相同
的
图像进行
训练
时,损失如预期
的
那样接近于0,但当评估
相同
的
图像时,损失要高得多,并且随着
训练
的
继续,损失会不断增加。这个模型非常简单,只是一个带有批量规范化
和
重新生成
的
Conv2D序列。结果如下所示 ? 正如你所看到
的
,loss
和
eval_loss确实是不同
的
,对图像进行推断在
训练
模式<
浏览 37
提问于2020-11-05
得票数 2
回答已采纳
2
回答
在
相同
的
数据
上
训练
相同
的
模型,产生非常不同
的
测试精度。
keras
、
neural-network
、
tensorflow2.0
我得到了非常
不一致
的
测试精度从我
的
模型,但不知道为什么。 我试图对一些
TensorFlow
/Keras
的
东西进行基准测试,发现我
的
结果是不可靠
的
。不是时间,而是模型
的
测试精度。在某些情况下,模型
的
测试精度为0.65,有时只达到0.35。
相同
的
架构,
相同
的
优化器,在
相同
的
数据
集上
训练
,
浏览 23
提问于2022-05-31
得票数 2
回答已采纳
0
回答
tensorflow
CNN损失函数在tensorboard中上下(振荡),如何去除它们?
python
、
machine-learning
、
tensorflow
、
deep-learning
、
tensorboard
我在Audioset2017
数据
集上
训练
ResNet50,在
训练
和
验证
结果时使用
tensorflow
,我
的
损失函数波动,总体趋势是下降
的
,但我担心这一点。并且有降低
和
提高学习率
的
作用,但没有效果。 想知道我
的
训练
是否正确,我可以使用这个网络吗?或者它导致错误
的
results.Can,我用一些技巧删除它们?这些是我
的
训练
和
浏览 11
提问于2017-12-08
得票数 2
回答已采纳
1
回答
使用
TensorFlow
的
SageMaker基础知识
python
、
tensorflow
、
amazon-sagemaker
、
labeling
我见过使用SageMaker Ground Truth标记
数据
,然后使用这些
数据
训练
现成
的
SageMaker模型
的
例子。但是,我可以在
TensorFlow
脚本
模式
中使用
相同
的
注释格式吗?更具体地说,我有一个正在使用TF脚本
模式
训练
的
tensorflow
.keras模型,我想将标记为Ground Truth
的
数据
从文件
模式
浏览 17
提问于2019-01-31
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何获得
相同
的
损失值,每次
训练
一个CNN (MNIST
数据
集),用
TensorFlow
?
python
、
tensorflow
、
mnist
我想
训练
一个卷积神经网络(用MNIST
数据
集
和
TensorFlow
)几次新
的
,每次都得到
相同
的
精度结果。为了得到这个,我: 设置mnist.train.next_batch shuffle=False,因此图像序列每次都是
相同
的
浏览 2
提问于2017-06-27
得票数 2
回答已采纳
1
回答
验证
损失和准确性不会从培训中改变
python
、
tensorflow
、
keras
、
tensorflow2.0
我使用MobileNet v2
和
Tensorflow
2.0
的
传输学习来
训练
皮肤质量分类网络。一切都很好,但是
验证
的
丢失
和
验证
的
准确性似乎不会改变。我保存了模型文件,并对各种图像运行了预测,但这也没有成功,因为模型对每个图像都输出了完全
相同
的
预测。这是一个非常奇怪
的
问题,谷歌似乎对此没有答案。任何帮助或洞察力都将不胜感激。
浏览 0
提问于2019-08-18
得票数 4
2
回答
Keras -
验证
损失和精度停留在0
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
tf.keras
我试图
训练
一个简单
的
2层全连通神经网络,用于
Tensorflow
keras中
的
二值分类。我已经将我
的
数据
分割成
训练
和
验证
集,使用sklearn
的
train_test_split()进行了80-20
的
分割。当我调用model.fit(X_train, y_train, validation_data=[X_val, y_val])时,显示了所有历代
的
0
验证
损失和准
浏览 4
提问于2020-05-10
得票数 26
回答已采纳
1
回答
为什么迁移学习会导致预
训练
完成后随机重新启动错误/
丢失
?
machine-learning
、
tensorflow
、
neural-network
、
deep-learning
、
conv-neural-network
图表中
的
前15个时代已经被剔除,但趋势仍然可见。
训练
损失在多个时期减少,
验证
损失很容易收敛。 显然,这是
训练
/开发误差之间
的
方差问题。为了解决这个问题,我知道添加更多
的
数据
是最简单
的
解决方案。但由于我
的
笔记本电脑没有足够
的
内存来在单个进程中保存两倍
的
数据
量,所以我决定加载第二组
数据
(来自
相同
的
分布),并使用迁移学习来重
浏览 1
提问于2017-10-21
得票数 1
1
回答
是否有方法从加载
的
模型检查点绘制
tensorflow
模型
的
matplotlib图(.history)?
python
、
docker
、
tensorflow
、
matplotlib
、
conv-neural-network
我在
tensorflow
中
训练
了几个CNN模型,但是我忘了使用“历史”函数来绘制一张图,既准确又
丢失
。 我保存了权重
和
整个模型,但没有意识到您需要在与
训练
时代
相同
的
执行周期绘制.history图。有没有一种方法可以在
训练
后从保存
的
检查点或模型保存中生成准确性
和
丢失
图?
浏览 3
提问于2022-04-22
得票数 0
1
回答
在没有GPU
的
虚拟机中执行
Tensorflow
python
、
machine-learning
、
tensorflow
、
conv-neural-network
我有一个关于
tensorflow
的
问题,那就是,对于我想要完成
的
任务来说,多少有些关键。 1.这就是问题所在-- vm将无法访问底层GPU,必须在CPU
模式
下
验证
传入
的
数据
。我
的</
浏览 4
提问于2016-08-18
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在
训练
活动识别模型
的
同时观察不同机器
的
变化模型性能
keras
、
deep-learning
、
tensorflow2.0
、
activity-recognition
、
mobilenet
我发现我
的
模型在两台独立
的
机器(笔记本电脑
和
PC机)上具有不同
的
性能(
训练
和
验证
精度)。所使用
的
代码和
数据
是
相同
的
。所以: 在笔记本电脑上
训练
和
验证
(val准确度~91%)通过(手动通过Box )将
相同
的
jupyter笔记本和
数据
移动到PC,将转移到一个版本控制
的
回购anyt
浏览 4
提问于2021-06-08
得票数 0
1
回答
Keras:
训练
数据
与模型无关
的
自定义
丢失
函数
tensorflow
、
keras
、
tf.keras
我正在尝试转换我与
tensorflow
层编写
的
CNN,以使用
tensorflow
中
的
keras (我正在使用Tf1.x提供
的
keras ),并且正在编写一个定制
的
丢失
函数,以
训练
模型。如果我
的
损失函数依赖于一些与模型
的
张量无关
的
训练
数据
,那么如何实现这一点?我正在尝试学习一个图像嵌入
训练
成对
的<
浏览 3
提问于2020-02-04
得票数 4
1
回答
模型
的
验证
和
培训损失不稳定。
deep-learning
、
loss-function
、
accuracy
、
validation
下面我已经
训练
了一个模型,并且显示了
训练
数据
集(蓝色)
和
验证
数据
集(橙色)
的
丢失
。根据我
的
理解,理想
的
情况是,
验证
和
训练
损失都应该收敛
和
稳定,以判断模型没有不适合或过适合。但我不确定下面的
模式
。📷📷📷 模型
的
浏览 0
提问于2022-12-02
得票数 2
回答已采纳
1
回答
报告
训练
数据
集中特定样本
的
训练
损失,而不是
训练
过程中
的
平均损失(
TensorFlow
)
python
、
tensorflow
、
keras
、
lstm
、
epoch
我正在使用
TensorFlow
训练
LSTM模型。我们知道,在
训练
过程中,是每个时期
的
loss
和
val_loss
的
报告,这是
训练
和
测试
数据
集
的
平均损失。我打算跟踪列车
数据
集中特定样本
的
丢失
(特定日期)。另外,需要注意
的
是,我是在fit函数中混洗
训练
数据
。
浏览 0
提问于2020-03-12
得票数 0
2
回答
TensorFlow
是否为其用户实现了交叉
验证
?
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
cross-validation
我想尝试使用交叉
验证
来选择超参数(例如正则化),或者
训练
模型
的
多个初始化,然后选择具有最高交叉
验证
精度
的
模型。实现k折叠或简历是简单但乏味/烦人(特别是如果我试图在不同
的
CPU,GPU或甚至不同
的
计算机等不同
的
模式
)。我希望像
TensorFlow
这样
的
库为它
的
用户实现类似的东西,这样我们就不需要对
相同
的
东西编码100次了。因此,
浏览 3
提问于2016-07-02
得票数 31
2
回答
如何将权值应用于
Tensorflow
中
的
乙状结肠交叉熵损失函数?
python
、
tensorflow
训练
数据
集包含两个类别A
和
B,相应地,我们在目标标签中表示为1
和
0。Out标签
数据
严重倾向于0类,这大约占
数据
的
95%,而我们
的
类1仅占5%。在这种情况下,我们应该如何构建我们
的
损失函数?我发现
Tensorflow
有一个可以用于权重
的
函数: weights作为损失系数。如果提供了标量,则损失将按给定值进行缩放。好吧,也许我误解了,应该
浏览 1
提问于2018-04-13
得票数 3
回答已采纳
1
回答
Python:并行化GPU
和
CPU工作
python
、
multithreading
、
concurrency
、
parallel-processing
、
tensorflow
为我
的
ML模型处理批处理花费了太多
的
时间,所以我正在考虑并行化它们。计划如下:一个单一
的
数据
结构将存储一组
数据
点。每一步
训练
算法都
浏览 4
提问于2016-07-05
得票数 2
回答已采纳
3
回答
如何知道什么时候停止
训练
深层网络?
deep-learning
、
training
、
rnn
去年,我
训练
了几个auto encoders,其中包含了两个GRUs作为编解码器。我突然意识到,在
训练
的
过程中,有些时期
的
损失确实改变了一点点(不到0.005次左右)。每次我把这个当作我
的
模特不会更好
的
标志,我就停止
训练
。现在我想起来了,如果我继续为更多
的
时代而
训练
,失去
的
模式
又开始减少,那该怎么办?是否有一个因素来决定多长时间
和
多少个时代足够
训练
经常性
的
浏览 0
提问于2019-06-23
得票数 0
回答已采纳
2
回答
权值
和
偏差设置为NaN
machine-learning
、
python
、
tensorflow
我正在对一个UCI机器学习存储库
数据
集进行线性回归。以下是密码:-import matplotlib.pyplot as pltimport os [nan] [nan] [nan] [nan]]Step 10, Minibatch Loss = nan 什么原因会导致体重
和
偏见携带南
浏览 0
提问于2018-08-23
得票数 0
1
回答
在目标检测
的
前100步中,如何避免
训练
损失急剧增加,精度达到-1?
tensorflow
、
object-detection-api
我试图使用
tensorflow
和
对象检测api来配置一个简单
的
对象检测问题
的
传输学习。在进行
训练
时,最初
的
损失可能是相当好
的
,但它会急剧增加。当我对用于
训练
的
数据
进行推断时,我在对象上没有边框。 使用下面的脚本来创建和
训练
数据
,我为一个简单
的
单类检测问题设置了
数据
。我在这里上传了一个示例图像
和
标签为
tensorflow<
浏览 0
提问于2019-08-06
得票数 0
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