我谦虚的例子x = np.array([[3.,4.]])out = layer1(x)打印我重现它的尝试
浏览 13提问于2020-05-20得票数 2
回答已采纳
我用50训练了一个模型，现在我有了一个h5文件，当用静态图像测试它时，这个文件工作得很好。coremltools.converters.keras.convert(model) # => error occurs错误是_batch_normalization.BatchNormalization'>' not supported. 由
浏览 0提问于2018-02-14得票数 0
我想知道BatchNormalization在keras中是如何工作的，所以我编写了以下代码：X = keras.layers.BatchNormalization(axis=1)(X_input)输入是由两个二维码向量组成的一批，并沿axis=1对其进行规范化，
浏览 1提问于2017-11-30得票数 2
我不知道为什么BatchNormalization会给出以下错误。谷歌搜索出来但找不到任何相关的答案📷
浏览 0提问于2019-11-28得票数 0
1回答
使用Keras实现以下架构的简单方法是什么？ ? 有两个输入编码器合并，部分输出给解码器。最后一层的损耗传播到合并层，两个编码器之间的差值反向传播到一个编码器；两个网络之间的差值被添加到反向传播的输出损耗中，并传递到另一个网络。
浏览 12提问于2019-09-23得票数 0
回答已采纳
我正在为我的迷你项目提供中的皮肤癌图像。我正在尝试使用不同的CNN模型进行比较。VGG16和VGG19都在处理数据并产生可接受的结果，在训练、验证数据上的准确率>90%，在测试数据上的准确率在85%左右。然而，ResNet50/152似乎过拟合了数据，因为它也可以在训练数据上产生>90%的准确率，但在验证/测试数据上失败(所有验证/测试图像
浏览 0提问于2020-05-25得票数 1
我使用的是矩阵库。在MNIST示例中，默认参数batchnormalization=true。但是VL_NNBNORM()函数没有任何内容(只是注释行)。虽然这样有用吗？我的意思是，如果我将batchnormalization=false改为true，这就足够了吗？谢谢..
浏览 3提问于2017-05-25得票数 0
回答已采纳
2回答
x = inputs x = conv(x) x = BatchNormalization()(x) x = Activation(activation)(x) 在这里，我不明白x= BatchNormalization()(x)是如何工作的(就像一样，x=激活(激活)(X))。如果是
浏览 25提问于2019-03-14得票数 1
回答已采纳
我甚至尝试用一个定制的丢失函数来最小化代码中的差异--而且它根本不起作用！当原始代码快速收敛时，我的Keras涂鸦看起来根本不想工作！这是一个简单的DQN玩毁灭-所以在大约100集(游戏)，模型似乎能够拍摄目标，没有问题的每一集。输掉了，每场比赛的奖励都增加了--就像人们预料的那样.然而，在Keras模型中
浏览 1提问于2019-12-26得票数 0
回答已采纳
我在训练一个简单的对抗性形象来打破一个预先训练过的模型。但是，我在fit()过程中获得的结果与对同一个输入(常量输入)调用predict()不同。np.ones((1,1))y = goal.reshape((1,2))
在fit和InceptionV3进行了尝试，两者都遇到了相同的问题。附件是model.su
浏览 0提问于2019-10-29得票数 0
1回答
)open("path/to/model.tflite", "wb").write(tflite_model)TensorFlow版本: tensorflow-gpu 1.12.0
我在用tf.k
浏览 0提问于2019-04-15得票数 1
回答已采纳
3回答
这一层对于每一个可以想象的计数来说都是一个特例。这里有几件事要记住。
BatchNormalization包含2个不可训练的重量，在训练期间得到更新。这些是跟踪输入的均值和方差的变量。当您解冻包含BatchNormalization层的模型以进行微调时，您应该在调用基本模型时传递training=False，从而使BatchNormalization层保持在推理模式中。否
浏览 7提问于2021-06-08得票数 3
1回答
实际上，我试着对10个客户进行简单的ResNet培训。根据数据和指标，培训似乎是成功的。但是评估以及本地和联邦都失败了。如果将权重复制到本地模型并在局部进行评估，则结果相同。如果我试图从测试数据中预测单个映像，就会引发异常：
ValueError: Input 0 of layer dense_10 is incompa
浏览 7提问于2022-06-30得票数 0
BatchNormalization和TimeDistributed(BatchNormalization)对序列数据(如视频)是否有相同的影响？如果不是，有什么区别？
浏览 1提问于2020-05-11得票数 3
回答已采纳
TensorFlow的官方教程说，为了使BN层不更新均值和方差，我们应该在训练期间通过base_model(trainin=False)。我的问题是:为什么？为什么我们不需要更新均值和方差，我的意思是BN有imagenet均值和方差，为什么使用imagenet的均值和方差而不对新数据进行更新是有用的？即使在精细调优期间，在这种情况下，整个模型也会更新权重，但BN层仍将具有imagenet均值和方差。编辑:我正在使用本教程:
浏览 2提问于2020-12-13得票数 1
回答已采纳
我的输入尺寸是125x3。我对每个Conv1D层使用相同的内核大小。我尝试了几种内核大小2、5、25、50甚至125，我使用的是“相同的”填充。Keras在内核大小等于输入大小的情况下工作，这对我来说是出乎意料的。更令人意想不到的是，126的内核大小也是有效的。内核大小为126，大于输入大小的架构示例：
inputs = ker
浏览 0提问于2020-10-10得票数 0
3回答
keras 使用axis=-1作为默认值，并声明特征轴通常是规范化的。为什么是这种情况？编辑:具体性示例第3节的第一个方程似乎意味着，假设您有一个(m，n)形状的数据
浏览 10提问于2017-11-28得票数 35
回答已采纳
在Keras中实现剩余网络时出现了一个错误。下面是给出错误的代码(错误来自函数定义的最后一步的第一行)：import numpy as npfrom keras.layers import：
在BatchNormalization: X=Tensor(“res1a_brch2c/BiasAdd:0”，shape=(3，4，4，6)，dtype=float32)之前Batc
浏览 1提问于2019-09-13得票数 4
回答已采纳
我想弄清楚，BatchNormalization层在TensorFlow中到底是如何表现的。我想出了下面的代码，据我所知，它应该是一个非常有效的keras模型，但是BatchNormalization的均值和方差似乎没有被更新。来自docs
在BatchNormalization层中，在层上设置trainable = False意味着层随后将以推理模式运行(这意
浏览 3提问于2020-10-05得票数 4
回答已采纳
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
腾讯云开发者
