BatchNormalization (BN)在训练和推理中的操作略有不同。在培训中,它使用当前小型批处理的平均值和方差来缩放其输入;这意味着批规范化应用的确切结果不仅取决于当前输入,还取决于小批处理的所有其他元素。这显然是不可取的,当在推理模式,我们想要一个确定性的结果。在使用Keras高级API时,如何处理这个交换机?我是否正确地假设它是自动处理的,这取决于我们是使用model.fit(x, ...)还是model.predict(x, ...)numpy as np
from ma
我正在使用Keras中的三个类标签执行多类分类。在训练过程中,训练和验证损失都在减少,准确率在增加。训练结束后,我在训练集上测试了该模型,作为一种健全的检查,model.evaluate和model.predict之间似乎存在巨大的差异。我确实找到了一些解决方案,似乎表明这是BatchNorm和Dropout层的问题,但这不应该导致如此巨大的差异。相关代码如下所示。accuracy: ', model.evaluate(X_train, y_train, ba
作为教程,我使用了这个为什么model.evaluate(X)返回损失:0和准确性:0?# first neural network with keras make predictionsfrom keras.models importmodel.fit(X, y, epochs=150, batch_size=10)predictions = (model.predict</em