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沙龙
1
回答
Keras
中二
进制
分类
的
输出
层
python
、
keras
、
neural-network
、
classification
、
layer
为此,我构建了一个经典
的
CNN,但我在使用以下两列向量标记我
的
数据集时犹豫不决: cancerous: [0, 1]not cancerous: [0] 以及使用具有一个
输出
神经元
的
sigmoid激活函数model.add(Dense(1, activation=
浏览 14
提问于2020-04-08
得票数 3
回答已采纳
1
回答
ValueError同时执行“二
进制
-交叉熵”==>数组形状不匹配
python-3.x
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
recurrent-neural-network
我使用tensorflow +
keras
,同时尝试实现一个“文本
分类
”模型来对不同类型
的
电影评论进行
分类
。我遇到了一个错误,它告诉我形状不相等。如果存在变量行(X_val),这可能是值得
的
,因为分区可能有问题。 model.add(
keras
.layers.Embedding(vocab_size , 16)) model.add(
keras
.layers.Glo
浏览 1
提问于2019-10-02
得票数 0
回答已采纳
2
回答
tensorflow
keras
模型为每个测试预测相似的值
tensorflow
、
keras
我正在尝试使用tensorflow对RNN进行二
进制
分类
。M y训练和测试数据
的
标签是0和1。当我尝试在完成
的
模型上使用我
的
RNN时,它为每个单独
的
样本返回几乎相同
的
预测: [-3.7673016, -1.1924615], [-3.7568831, -1.1912583]], dt
浏览 11
提问于2020-05-29
得票数 1
1
回答
在使用
Keras
运行CNN模型时,如何解决此错误?
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
neural-network
当运行我
的
CNN模型时,下面是我使用
Keras
的
代码import numpy as npfromtensorflow.
keras
.optimizers import RMSprop from tensorflow.
keras
.preprocessing.image import ImageDataGeneratorsteps_per_epoch = steps_per_epoch
浏览 8
提问于2022-05-29
得票数 1
3
回答
从二元
分类
到多
分类
的
Keras
模型
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
neural-network
、
data-science
=========================Trainable params: 51,481我用这个
分类
器但是,我希望更改我
的
数据集并创建更多相同数据
的
组,而不仅仅是拥有这两个数据组。 因此,与其试图预测1或0
的
输出
,
输出
可以是0到8(总共9个组)之间
的
任意一个值。我确实计划改变组
的
数量,使准确性与组
的
大小之间进行权衡,因为组
的
浏览 3
提问于2020-07-14
得票数 0
回答已采纳
1
回答
基于
keras
模型
的
scikit学习链
分类
器多标号拟合方法
的
误差
python
、
keras
、
scikit-learn
、
multilabel-classification
我正在为一个使用KerasClassifier模型
的
多类问题构建一个链
分类
器。我有17个标签作为
分类
目标,X_train
的
形状是(111300,107),y_train是(111300, 17 ),我
的
代码在这里: input_size
浏览 3
提问于2020-06-15
得票数 1
回答已采纳
3
回答
keras
中
的
多个
输出
类
machine-learning
、
neural-network
、
deep-learning
、
keras
、
multiclass-classification
我最初考虑使用一个softmax
层
作为
输出
层
,但是由于电影可以有多个类型
的
标签,我
的
输出
应该是怎样
的
呢? 此外,如何格式化我
的
数据以使其与
Keras
一起工作?
浏览 0
提问于2017-01-08
得票数 8
1
回答
对于图像
分类
问题,如何选择卷积神经网络中密集
层
的
单元数?
tensorflow
、
machine-learning
、
deep-learning
、
neural-network
、
conv-neural-network
from
keras
import layersmodel = models.Sequential()model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid')) 在阅读关于将图像
分类
为猫或狗
的
二
进制
分类
问题
的<
浏览 31
提问于2020-06-20
得票数 6
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1
回答
如何使用二
进制
分类
器进行积极
的
无标记学习?
python
、
machine-learning
、
pyspark
、
supervised-learning
、
semisupervised-learning
我建立了一个装袋
分类
器,其
中二
进制
分类
器对阳性样本和相同数量
的
随机抽样未标记样本进行训练(给定1分为阳性,0分为未标记)。我
的
问题是,使用PySpark
的
输出
模型预测是一个概率列,它是每个类
的
概率向量。因此,例如,二
进制
分类
的
输出
如下:+-----+--------------------+ |
浏览 4
提问于2021-05-31
得票数 0
1
回答
为什么我
的
Keras
Conv网只返回1?
machine-learning
、
deep-learning
、
keras
、
cnn
、
convolutional-neural-network
model.add(Dense(1, activation='softmax'))这表明准确率是50%,当我看所做
的
预测时,我看到它只
输出
1,这意味着将图像<em
浏览 0
提问于2018-02-14
得票数 1
1
回答
keras
中二
进制
分类
的
类不平衡
keras
我在做二
进制
分类
。我
的
y_train是0,1,1,0,0。它是一维
的
。我在最后一
层
使用sigmoid作为激活,最后一
层
也只有一个
输出
神经元。我可以使用class_weight.compute_class_weight从y_train中找到类权重,然后将其提供给
keras
.fit函数中
的
class_weight参数。这样行得通吗?
浏览 18
提问于2019-04-06
得票数 0
1
回答
Tensorflow单
输出
节点
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
neural-network
我遇到
的
问题和一样example_size = 100y = tf.constant([[int(x)] for xin (X[:,0] > X[:,1])]) model = tf.
keras
.mode
浏览 28
提问于2022-06-30
得票数 1
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2
回答
关于
Keras
和
分类
keras
、
neural-network
、
classification
、
softmax
我有两个输入X和Y,
输出
C是一个热编码0,1或1,0。 ? X,Y(转置)矩阵
的
大小为2* 320,C
的
大小为1* 320。我应该如何在
Keras
中编写网络,以便: <>
层
0:有2个输入(和2个节点) <>第1
层
有4个单元和从第0
层
到第1
层
的
线性激活函数 <>第2
层
有1个节点(和softmax激活功能?从第1
层
到第2
层
)。 我需要使用这个
浏览 35
提问于2021-09-02
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回答已采纳
1
回答
Tensorflow概率Logistic回归分析
tensorflow-probability
我觉得我一定是错过了一些明显
的
东西,在努力获得一个正向控制
的
逻辑回归去在tensorflow概率。
浏览 0
提问于2018-10-31
得票数 2
回答已采纳
1
回答
, 64 ]
的
{{节点二
进制
_交叉熵/mul}是2和64]。
tensorflow
、
keras
、
nlp
、
tensorflow2.0
我正在尝试使用双lstm模型对文本进行二
进制
分类
,但得到
的
错误是: ValueError:维度必须相等,但是对于输入形状为:?、2、?、64
的
输入形状为{nodebinaryopic熵/Mul}}=Mul
的
值为2和64。我是初学者,请提供一些有价值
的
解决方案。=True)), tf.
keras
.layers.Dense(32, activation=tf.
keras
.activations.relu
浏览 9
提问于2022-03-29
得票数 1
回答已采纳
1
回答
预训练
Keras
Xception和InceptionV3模型
python
、
tensorflow
、
deep-learning
、
keras
我正在尝试使用
Keras
和它预先构建
的
ImageNet CNN架构来做一个简单
的
二
进制
分类
问题。对于VGG16,我采用了以下方法:model = Sequential
浏览 10
提问于2018-02-21
得票数 4
回答已采纳
1
回答
如何从神经网络
输出
3D张量?
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
neural-network
我
的
主要输入特性是60x256x256
的
numpy数组,它将生成一个60x256x256
的
二
进制
掩码(也是numpy数组
的
形式)。二
进制
掩码起到了标签
的
作用,但我不知道如何从我
的
神经网络生成3D数值数组或张量
输出
。这是我当前
的
代码:model.add(tf.
keras
.layers.Conv2D(32, kernel_s
浏览 0
提问于2021-08-06
得票数 1
1
回答
使用PyGAD时形状大小不兼容
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
我正在尝试按照here提供
的
教程进行操作。 本教程使用PyGAD软件包,使用遗传算法训练
Keras
模型。我对二
进制
分类
案例很感兴趣。我
的
输入矩阵
的
维度是10000x20。因此,我使用
Keras
创建了以下模型: input_layer = tensorflow.
keras
.layers.Input(20)
浏览 19
提问于2021-06-16
得票数 1
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2
回答
成本函数如何通过选择激活函数(ReLU,Sigmoid,Softmax)改变?
deep-learning
、
classification
、
numpy
、
activation-function
、
cost-function
我对ML是新手,当我参加DL区域
的
课程时,我想知道,由于我们选择了最后一
层
的
激活函数,我们是采用乙状结肠、relu还是softmax,成本函数
的
计算公式会改变吗?我很感激我能得到
的
每一个好答复,祝你今天愉快!
浏览 0
提问于2019-07-06
得票数 1
回答已采纳
2
回答
tensorflow角多类
分类
的
召回与精度度量
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
我们在
分类
上遇到了问题。我们想找出每个类
的
召回、精确度量。我们发现在tf.
keras
.metrics中有内置
的
精确性和召回度量。但这些指标似乎只适用于二
进制
分类
。在我们
的
模型中,最后一
层
是具有活动函数“softmax”
的
密集
层
。损失函数是sparse_categorical_crossentropy,因为我们对y使用了类标签。, optimizer='Adam', metrics=['a
浏览 8
提问于2022-09-01
得票数 0
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