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(4011)
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沙龙
1
回答
Keras
中
(
有些
)
重叠
子
模型
的
多
损失
函数
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
deep-learning
、
loss-function
我在
Keras
中有一个
模型
,我想使用两个
损失
函数
。该
模型
由一个自动编码器和一个位于其上
的
分类器组成。我希望有一个
损失
函数
来确保自动编码器相当好地拟合(例如,它可以是mse),另一个
损失
函数
来评估分类器(例如,categorical_crossentropy)。我想要拟合我
的
模型
,并使用一个
损失
函数
,它将是两个
损失
函数</
浏览 12
提问于2020-10-04
得票数 1
回答已采纳
1
回答
基于
Keras
的
多输出分类
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
multilabel-classification
、
multiclass-classification
我正在使用
keras
建立一个多输出分类
模型
。我
的
数据集如下 def baseline_model(input_dim=23,output_dim=3): model_in = Input(shape=(input_dimmodel.compile(optimizer='adam'
浏览 0
提问于2018-07-06
得票数 2
回答已采纳
3
回答
输出add_loss在
Keras
中
添加
的
多个
损失
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
multipleoutputs
我研究了
的
Keras
示例。它们在示例
中
只有一个
损失
层,而VAE
的
目标由两个不同
的
部分组成:重构和KL-散度。但是,我想描绘/想象这两个部分在培训期间是如何发展
的
,并将单个定制
的
损失
分成两个
损失
层: My
模型
:不幸
的
是,
Keras
只是在我
的
多
浏览 2
提问于2019-01-07
得票数 10
回答已采纳
1
回答
无法加载具有未知自定义lambda
损失
函数
的
keras
模型
python
、
tensorflow
、
keras
、
loss
我
的
模型
看起来像model = Model(inputs=[sketch_inp, color_inp], outputs=disc_outputs) model.compile(loss=lambda y_true, y_pred : tf.
keras
.losses.binary_crossentropyfeat
浏览 1
提问于2020-04-19
得票数 0
1
回答
keras
中
的
多
对
多
RNN -预测每n个输入
的
输出
keras
、
neural-network
、
deep-learning
我正在尝试弄清楚如何使用LSTM/GRU构建一个
模型
,该
模型
可以预测
多
对
多
,但对于每n次(在我
的
例子
中
是7次)输入。例如,我
的
输入数据有一整年每天
的
时间步长,但我只尝试预测每周结束时
的
输出,而不是每天。我能找到
的
唯一信息是这个答案:Many to one and many to many LSTM examples in
Keras
它说:“当步数不同于输入/输出长度时,
浏览 48
提问于2019-02-13
得票数 0
1
回答
多输出
模型
的
编译选项:多重
损失
和
损失
加权
python
、
keras
、
deep-learning
正如
Keras
手册-Deep中所描述
的
,对于多输出
模型
,我们需要为不同
的
网络负责人指定不同
的
损失
函数
。但是,由于梯度下降要求最小化标量,所以必须将这些
损失
合并为单个值,以便训练
模型
。非常不平衡
的
损失
贡献将导致
模型
表示优先为最大
的
个人
损失
的
任务优化,而牺牲其他任务。为了弥补这一点,您可以在
损失
值对最终
损失
浏览 2
提问于2018-05-28
得票数 3
1
回答
使用Deeplabv3+
keras
的
二进制语义分割(设计用于
多
类语义分割)
python
、
tensorflow
、
keras
、
image-segmentation
我是
Keras
的
新手,如果这个问题很愚蠢,我很抱歉。我想把它改成
损失
=
keras
.losses.BinaryCrossen
浏览 25
提问于2021-09-27
得票数 0
1
回答
如何在计算
损失
前运行两次tensorflow
模型
deep-learning
、
keras
、
tensorflow
我想要计算一个
损失
函数
,它在不同
的
输入上两次使用网络
的
输出。second_output = model(second_input)如何在tensorflow或
keras
中
实现这一点?
浏览 0
提问于2019-01-28
得票数 2
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
5
回答
哪种
损失
函数
和度量用于具有非常高
的
阴性与阳性比率
的
多
标签分类?
python
、
machine-learning
、
keras
、
multilabel-classification
、
vgg-net
我正在训练一个
多
标签分类
模型
来检测衣服
的
属性。我在
Keras
中使用迁移学习,重新训练vgg-19
模型
的
最后几层。我使用
的
是深度时尚数据集。那么,我可以使用哪些指标
浏览 1
提问于2019-12-15
得票数 12
3
回答
二元分类与数字标号
deep-learning
、
nlp
、
lstm
、
sentiment-analysis
我试图使用一个数据集来创建一个情绪分析
模型
,该数据集包含我标记为1
的
50000条正消息,以及我标记为0
的
50000条负面消息。此外,我还获得了10000条中立
的
推文。由于中性tweet
的
数量较少,我
的
思路是将中性标记为0.5,并使用二进制交叉熵作为
损失
函数
对
模型
进行训练。我
的
输出层是一个带有乙状结肠激活
函数
的
神经元,所以预测值在(0,1)之间。我
的
想法是正确<em
浏览 0
提问于2021-02-14
得票数 4
2
回答
在多个
损失
核上训练具有单一输出
的
模型
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
loss-function
我正在使用
keras
构建一个图像分割
模型
,并希望在多个
损失
函数
上训练我
的
模型
。我已经看到链接,但我正在为这种情况寻找一个更简单和直接
的
解决方案,因为我
的
损失
函数
相当复杂。谁能告诉我如何在
keras
中
建立一个具有多个
损失
的
单输出
模型
。
浏览 13
提问于2019-11-04
得票数 0
回答已采纳
2
回答
我得到不同
的
验证
损失
几乎相同类型
的
准确性。
keras
、
deep-learning
我制作了两种不同
的
卷积神经网络来进行
多
类分类。我在
keras
中使用evaluate_generator
函数
测试了这两个网络
的
性能。这两种
模型
都给了我相当
的
准确性。然而,给我55.9%
的
模型
给出
的
验证
损失
为5.37,其他1.24。 当精度相近时,这些测试
损失
怎么会如此不同呢?如果有的话,我预计
损失
的
55.9%
的
模型</
浏览 2
提问于2020-08-11
得票数 2
回答已采纳
1
回答
为什么相同
的
神经架构在
Keras
中有效,而Tensorflow (叶分类)不起作用?
tensorflow
、
keras
、
kaggle
最近我在玩Kaggle
中
的
叶子分类问题。我见过笔记本电脑。但当我尝试使用Tensorflow构建相同
的
模型
时,它产生
的
精度很低,
损失
变化很小。下面是我
的
代码:import numpy as npfrom sklearn.preprocessing import但是当在
Keras
中使用相同
的
数据和
模型
时,它确实产生了非常好<em
浏览 16
提问于2017-01-20
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Keras
的
损失
在
模型
之间存在数量级
的
差异,这意味着什么?
python
、
tensorflow
、
keras
、
loss-function
对于上下文,我在
Keras
中
训练了两个独立
的
自动编码器:一个具有标准
的
MSE
损失
函数
,另一个具有自定义
的
MSE
损失
函数
。当在训练
中
的
给定时间点评估这两个
模型
时,它们具有非常相似的性能,但
损失
却非常不同。 我
的
性能指标是平均百分比误差。这两个
模型
都在重建原始图像,平均误差在3%左右。然而,当这些
模型
被保存时,标准
浏览 31
提问于2020-04-24
得票数 0
回答已采纳
1
回答
多
标号分类
的
加权
损失
函数
tensorflow
、
classification
我正在研究图像
的
多
标签分类问题。我有5个类,我使用乙状结肠进行最后一层
的
分类。我有
多
标签问题造成
的
不平衡数据,我想我可以使用:然而,我不知道如何从我
的
模型
中
获得日志。我还认为我不应该在最后一层使用sigmoid,因为这个丢失
函数
将sigmoid应用于logit。
浏览 5
提问于2022-07-23
得票数 0
1
回答
Keras
损失
函数
结果
的
不一致性
keras
、
loss
、
cross-entropy
我正在实现一个耦合到
多
实例学习层
的
CNN。: 1.9403 - val_acc: 0.3714
损失
函数
就是在
Keras
中
实现
的
分类交叉熵(我有3个类别)。我已经实现了我自己
的
损失
函数
,以了解发生了什么。不幸
的
是,我得到了常规
损失
和自定义
损失
函数
之间
的
另一个不一致: 35/35 [=================
浏览 28
提问于2019-09-10
得票数 0
回答已采纳
2
回答
如何将可训练参数转化为Tensoflow.
Keras
中
的
损失
函数
python
、
tensorflow
、
keras
、
keras-2
、
regularized
我试图实现一个
损失
函数
,其中
的
变量在卷积层
的
计算是必需
的
。官方文件给出
的
一种方法涉及
损失
函数
中
的
变量: 如果您
的
损失
不是这种情况(例如,如果您
的
损失
引用了一个
模型
层
的
变量),您可以将您
的
损失
封装在一个零参数lambda
中
。这些
损失
不会作为<
浏览 6
提问于2020-06-19
得票数 2
回答已采纳
1
回答
反向传播角码
python
、
keras
、
tensorflow
我在
keras
中
搜索反向传播代码,但找不到它。搜索了model.fit(),请帮助。谢谢
浏览 0
提问于2023-04-15
得票数 0
2
回答
在
Keras
模型
中使用fit_generator
python
、
keras
、
neural-network
、
sparse-matrix
、
multilabel-classification
我正在尝试使用
Keras
和Tensorflow后端来训练神经网络。我
的
X是我处理并转换成序列
的
文本描述。现在,我
的
y是一个稀疏矩阵,因为它是一个
多
标签分类,并且我有许多输出类。of type '<type 'numpy.int64'>'为了训练
模型
: x_train, x_test, y_train,
浏览 17
提问于2018-12-18
得票数 1
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