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沙龙
1
回答
Keras
:
分类
报告
精度
与
多
类
的
model.predict
精度
不同
、
、
Colab链接是 这里 导入
的
数据如下所示 train_ds = tf.
keras
.preprocessing.image_dataset_from_directory( tf.
keras
.layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1. / 255(), metrics=['accuracy']) 我正在努力获得正确
的
浏览 96
提问于2021-02-26
得票数 0
回答已采纳
1
回答
为什么在
多
类
分类
问题中,二进制
精度
高,
分类
精度
低?
、
、
、
、
我正在研究一个使用
Keras
的
多
类
分类
问题,我使用二进制
精度
和
分类
精度
作为度量。当我评估我
的
模型时,我得到了一个很高
的
值
的
二元
精度
和相当低
的
一个在
分类
的
准确性。我试图在我自己
的
代码中重新创建二进制
精度
度量,但我没有多少运气。)), axis=-1)from
浏览 1
提问于2017-09-21
得票数 8
1
回答
accuracy_score在scikit学习中
的
差异
与
Keras
的
准确性
、
、
我在
Keras
上实现并训练了一个
多
类
卷积神经网络。测试结果
的
精度
为0.9522。然而,当我用accuracy_score计算出
的
精度
时,我得到了0.6224.以下是我所做
的
:X_test = X[60000:, :, :,
的
准确性-学习:y_pred1D = y_
浏览 2
提问于2017-09-11
得票数 4
回答已采纳
1
回答
对于tensorflow.
keras
.models.Sequential.predict中
的
多
类
多
标签问题,这是否可能只得到0和1?
、
、
、
、
假设我有3个
类
,每个示例都可以属于这些
类
中
的
任何一个。标签是这样
的
。根据
Keras
的
输出,我估计损失为0.05,
精度
为0.98。 如果我使用sigmoid和binary_crossentropy,我想我只能得到1或0
的
预测值。然而,
model.predict
(训练-特性)给出
的
值介于1到0之间,类似于0.0026。我已经尝试了categorical_crossentropy和binary_crossentropy<e
浏览 0
提问于2019-04-12
得票数 0
回答已采纳
1
回答
tensorflow CNN模型中model.evaluate和
model.predict
精度
的
巨大差异
、
、
、
、
我正在为我
的
训练和验证集使用ImageDataGenerator(validation_split).flow_from_directory(subset)。因此,训练和验证数据都有自己
的
生成器。训练完数据后,我在验证生成器上运行model.evaluate(),获得了大约75%
的
准确率。但是,当我在相同验证生成器上运行
model.predict
()时,准确率下降到1%。该模型是一个基于
分类
交叉损失和
精度
度量
的
多
类
CNN,这些指标应默
浏览 144
提问于2020-06-24
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在我预测
Keras
模型
的
结果之后,如何计算
分类
精度
?
、
、
、
在训练
的
同时,建立了
Keras
模型和,
分类
精度
指标达到0.78。但是,在对模型进行培训之后,当我运行以下代码时,当预测输出相同
的
培训数据时:acc = sklearn.metrics.accuracy_score(true_labels, predicted_labels)
精度
为0.39。总之,对于
Keras
和Sklearn,我没有得到相同
的
浏览 2
提问于2018-12-05
得票数 0
2
回答
用于
多
类
分类
的
Keras
精度
度量
、
、
我正在训练CNN
多
类
图像
分类
为4幅图像,我应该使用什么样
的
精度
度量从
Keras
。我
的
标签不是一个热编码,因为我试图预测
不同
图像
的
概率。
浏览 0
提问于2023-05-13
得票数 0
回答已采纳
1
回答
具有自定义损失函数
的
Keras
精度
、
我正在使用
Keras
中
的
自定义损失函数 return (K.exp(vector) / K.sum(K.exp(vector
浏览 0
提问于2020-04-14
得票数 2
1
回答
SVM
与
Keras
模型性能比较
、
、
、
、
我在数据集上同时应用了SVM和CNN (使用
Keras
)。现在,我想比较两种型号
的
性能。
Keras
model.evaluate function预测给定输入
的
输出,然后计算度量函数(度量是用于判断模型性能
的
函数),基于the model.compile and
的
on y_true and显然,支持向量机
的
精度
计算
与
Keras
的
model.evaluate
不同
。 对于我
的<
浏览 0
提问于2020-05-01
得票数 0
1
回答
奇异神经网络过拟合
、
、
、
在训练以下
多
类
分类
的
NN模型时,我遇到了一个非常奇怪
的
行为:
keras
.metrics.AUC(name='auc') metrics=METRICS) 测试
不同
的
参数组合,我
的
模型总是适合,但测试
精度
总是低于列车
的
精度
0.001,就
浏览 0
提问于2020-06-09
得票数 1
5
回答
如何在
Keras
中计算查准率和召回率
、
、
、
我正在用
Keras
2.02 (使用Tensorflow后端)构建一个
多
类
分类
器,我不知道如何在
Keras
中计算
精度
和召回。请帮帮我。
浏览 16
提问于2017-03-28
得票数 54
回答已采纳
1
回答
Keras
如何计算
多
类
分类
问题
的
验证
精度
和训练
精度
?
、
、
、
我想知道
Keras
如何计算
多
类
分类
问题
的
验证和训练
精度
(即使用
的
函数)。我将我
的
模型编译设置如下:但我试图理解验证
精度
和训练
精度
是如何计算
的
(即显式公式)。我知道验证和训
浏览 22
提问于2018-02-10
得票数 4
回答已采纳
1
回答
我们可以对一个热编码标签使用sigmoid激活函数和二进制_crossentropy吗
、
、
、
标签向量
的
形状为(3500,8)。当我在输出层尝试
分类
交叉熵和softmax函数时,我
的
准确率很低。但是当我使用二进制交叉熵和sigmoid时,我
的
准确率提高了。以前,我认为对于
多
类
分类
,我们应该使用softmax和
分类
交叉熵。我想知道这是一种正确
的
方法吗? 有人能给我这个概念
的
洞察力吗?
浏览 0
提问于2019-12-13
得票数 0
2
回答
在
Keras
中,为什么对于
多
类
分类
,binary_crossentropy比categorical_crossentropy更准确?
、
、
、
、
我正在学习如何使用
Keras
创建卷积神经网络。我正在尝试获得MNIST数据集
的
高
精度
。显然,categorical_crossentropy适用于2个以上
的
类
,而binary_crossentropy适用于2个
类
。然而,在经过数十种模型
的
训练和测试后,binary_crossentropy
的
表现一直明显优于categorical_crossentropy。在Kaggle上,我使用binary_crossentropy和10个时期获得了99+%
精
浏览 2
提问于2016-12-26
得票数 20
回答已采纳
1
回答
TensorFlow
多
标签
精度
度量
、
我目前正在使用TensorFlow来解决
多
标签
分类
问题(总共有9个标签),这是模型编译行:my模型
的
y_true标号由2
的
1's和7
的
0's (例如0,1,0,0,0,1 0,0,0,0)组成。我用TensorFlow尝试了几种模型,但是不管模型有
多</e
浏览 4
提问于2021-11-05
得票数 2
回答已采纳
1
回答
不平衡数据集具有多个类别,一个热点编码问题,具有较高
的
F1评分,但在验证集上
的
准确性很低。
、
、
、
loss='categorical_crossentropy'Metrics used:
keras
_metrics.recall(), 'accuracy' 我做错了什么,我用LSTM来
分类
一个
多
标签
的
问题,我已经转换成一个热编码。除了
精度
之外,其他值都很
浏览 1
提问于2020-08-27
得票数 1
回答已采纳
1
回答
不平衡二进制
类
的
宏和微观平均
、
、
微观平均和宏观平均是
多
类
分类
的
度量标准.然而,对于数据不平衡时
的
二值
分类
,微观
精度
和宏观
精度
似乎有
不同
的
结果。我
的
问题是:当
类
不平衡时,在二进制
分类
问题中使用微观和宏观
精度
是否有意义? 📷
浏览 0
提问于2020-11-09
得票数 3
回答已采纳
2
回答
理解
多
类
分类
中
的
tf.
keras
.metrics.Precision
与
召回
、
、
、
、
我正在为一个
多
类
分类
问题建立一个模型。因此,我想用召回和精确性来评估模型
的
性能。我在dataset中有4个
类
,它是以one hot表示形式提供
的
。我正在阅读和 tf.
keras
文档,并有一些问题: 在计算
多
类
分类
的
精确性和召回性时,如何求出所有标签
的
平均值,即全局
精度
和召回率?它是用macro还是micro计算
的
,因为它没有像在中那样在文档中
浏览 25
提问于2022-06-22
得票数 2
2
回答
tf.
keras
.metrics.AUC能处理
多
类
问题吗?
、
、
、
、
我有一个
多
类
分类
问题,我想测量AUC
的
训练和测试数据。我已经实现了一个CNN模型,它预测了六个
类
,有一个softmax层,给出了所有
类
的
概率。然而
浏览 8
提问于2019-10-30
得票数 8
1
回答
什么是最有效
的
方法来衡量我
的
多
类
分类
神经网络
的
准确性?
、
、
、
我对数据科学比较陌生,对如何测量
多
类
神经网络
的
精度
感到困惑。我正在建立
的
模型试图用20种
不同
的
结果来预测某一特定事件
的
结果--标签中有些不平衡,最频繁
的
标签大约占总数
的
15%,最少
的
频率约为1%。我试图
分类
的
事件很难预测,我对所有事件
的
准确率约为20%感到满意--然而,我担心,当我做到这一点时,我
的
模型将只是一直预测最频繁<em
浏览 0
提问于2020-10-26
得票数 1
回答已采纳
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