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我正在使用keras执行二进制分类(单标签、1或0)。 我想创建一个自定义指标，从预测中提取最高的10%，并计算这些预测的准确性。例如，用标签1，0，1，1，0，1，0，1，0，1 以及预测0.5，0.7，0.98，0.1，0.2，0.5，0.2，0.1，0.9，0.8 它只计算0.98预测的准确度。
浏览 5提问于2020-10-26得票数 0
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我正在学习和试验神经网络，并希望从更有经验的人那里获得以下问题的意见：然而，过了一段时间，损失不断减少，但精度突然回落到一个低得多的低水平。
损失：(绿色=瓦尔，蓝色=火车]
准确性：(绿色=瓦尔
浏览 1提问于2016-05-10得票数 13
我是python神经网络的新手。我以前用过ml.net。每个预测示例的准确性都很容易获得f.e ->我的模型在照片上识别自行车，acc = 60%。 现在我需要用python做类似的事情。我使用keras和tensorflow。 我的预测是这样的： predict = model.predict_classes(data) 它返回预测的类，但是如何获得这个预测的</e
浏览 47提问于2019-10-19得票数 4
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我正在做一个初学者的TensorFlow课程，我们有一个关于预测MNIST数据集(手写数字)的小项目，我们必须完成代码，这样我们就可以在不到10个时代内获得99%的准确性(作为0.01的损失)。原则上，我得到了准确性，但损失仅在第十个时代达到<0.01 (因此，分配被计算为失败)。根据说明，我不允许更改model.compile参数，因此我决定使用给出的代码尝试将激活函数更改为泄漏关系。它没有看上去那么简单，而且我在网上发现的所
浏览 0提问于2020-05-12得票数 3
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我使用Keras，Tensorflow编写了一个顺序分类器脚本。给定样本图像的目录路径，它是一个二值图像分类器来预测类。
输出(类似于)换句话说，我想显示我的分类器对特定图像的准确性</em
浏览 0提问于2020-02-10得票数 0
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除了keras的准确性外，我们还使用各种评价方法(回忆、精度、F1评分和准确性)再次确认了scikit学习的准确性。我们使用sigmoid作为激活函数，binary_crossentropy作为损失函数，adam作为优化器。Keras训练
input_tensor = Input(shape=(img_width, im
浏览 0提问于2020-07-09得票数 4
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如何仅对1调整精度？
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0.82 10.44 0.53 0.82 1我预测二进制分类，但唯一重要的是，正确的预测1s，如果预测为0，它不会影响我的准确性。我只使用了以下代码： lo
浏览 3提问于2022-01-24得票数 0
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我已经创建了一个Keras神经网络。2009/2009 [==============================] - 0s 40us/step - loss: 0.0070 - acc: 4.9776e-04 如何解释输出中提供的损失函数有没有办法找到数据集中每一天的实际价格和预测价格之间的变化百分比？()
model.add(keras.layers.Dense(units = 64, activation = 'relu', in
浏览 22提问于2020-01-30得票数 0
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from sklearn.metrics import accuracy_score我相信这段代码将返回我们预测的准确性。然而，我正在比较连续值的预测值和实际值，我相信它们中的大多数不会完全相同。有人能建议我如何在连续变量的情况下衡量预测的准确性吗？
浏览 1提问于2018-03-05得票数 3
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我已经删除了最基本的句号。将数据随机分成两个相等的集合。 vocab_size = 10000
model.add(keras.layers.Embedding(vocab_size, 16))
model.add(kera
浏览 0提问于2019-06-13得票数 0
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model.fit(x_train,y_train,batch_size=100,epochs=10,validation_data=(x_test,y_test),verbose=2)
当我运行它，并评估它的无形数据，它返回0.0精度与非常低的损失。
浏览 2提问于2018-06-11得票数 3
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这是Keras模型的最后一层。model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])例如，当真正的类是[0, 0, 1]，而预测的概率是[0.1, 0.4, 0.5]时，即使0.5是最大的<
浏览 3提问于2020-07-25得票数 4
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我已经读到了关于Keras中使用的“准确性”度量的问题的多个答案，但我并不完全有信心，我理解这在车道检测方面意味着什么。Keras度量是否将预测中检测到的像素与地面实况中的像素进行比较，并除以总像素数？或者，是否有必要创建一个执行此操作的自定义指标？
浏览 1提问于2020-03-28得票数 0
我已经理解了解释还是预测？论文中的以下段落: Galit。
在解释性建模中，由于统计能力的降低，数据分区是不常见的比预测建模。当使用时，它通常用于评估ˆf的鲁棒性。数据分区在解释性建模中的一种罕见而重要的用途是通过展示一定的预测能力来增强模型的有效性。虽然人们不会期望一个解释模型在预测能力方面是最优的，但它应该显示出一定程度的准确性</e
浏览 0提问于2018-04-09得票数 0
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两个数之和的Keras训练模型
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尝试用tensorflow keras实现一个非常简单的训练模型来预测两个数的和。我试过用单一的致密层。我也试过改变时代。我也尝试过将优化器改为线性的。但对我来说没有什么能给我最好的准确性。下面是我到目前为止尝试过的代码和输出。()model.add(tf.keras.layers.Dense
浏览 2提问于2019-09-07得票数 0
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下面的代码使用人工神经网络(ANN)来预测CSV文件中的类。
我怎样才能找到结果预测的准确性呢？从keras.layers进口密度的Dropout、BatchNormalization、Activation keras.models作为md导入keras.lay
浏览 0提问于2019-01-28得票数 0
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我使用随机森林将文本分类为特定类别。当我使用我的测试数据时，我得到了0.98的准确率。但是使用另一组数据，总体精度下降到0.7。我认为，大多数行仍然具有很高的准确性。因此，现在我想以较高的置信度仅显示预测的类别。random-forrest给了我一列“概率”，这是一个概率数组。如何获得所选预测的实际概率？
浏览 4提问于2020-06-04得票数 1
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在Colab中运行tensorflow 2.x及其内部keras版本(tf.keras)。我的模型是一个用于多类分割的三维卷积UNET (不确定它是否相关)。当我使用发电机，我看到我的损失增加，我的准确性下降了很多(例如:损耗增加了4倍，而不是一些%)。
为了将问题本地化，我尝试加载我受过训练的权重，并计算生成器返回的数据上的指标。所发生的一切毫无意义。(np.expand_dims(y[pIdx,
浏览 1提问于2020-03-25得票数 1
我用Keras实现了一个神经网络。一旦训练并测试了最终测试的准确性，使用了一个包含特征的矩阵(加上相应的标签)，我就有了一个可以用来预测的模型。如何向模型提供一个未见的示例，即特征向量，以获得类预测？
我看过他们的文档，但找不到一个方法。
浏览 3提问于2017-04-28得票数 0
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