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沙龙
1
回答
在
Keras
中使用“`SparseCategoricalEntropy`”丢失时的不兼容维度
我的理解是,最后一层的
输出
是形状[batch_size,num_classes]的概率
输出
,其中每一行的总和为1,而为SparseCategoricalEntropy提供的真实预测是形状[batch_sizeimport tensorflow as tffrom tensorflow.
keras
import layers y = np.array([1,0,1]) print
浏览 2
提问于2021-09-28
得票数 1
4
回答
Keras
多个
二进制
输出
、
、
我必须训练一个神经网络,它应该
输出
200个相互独立的类别,每个类别都是一个从0到1的百分比。对我来说,这似乎是一个binary_crossentropy问题,但我在互联网上看到的每个例子都使用具有单一
输出
的binary_crossentropy。由于我的
输出
应该是200,如果我应用binary_crossentropy,这是正确的吗? 这就是我的想法,这是一种正确的方法,还是我应该改变它?
浏览 70
提问于2017-10-28
得票数 10
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2
回答
我对Tensorflow做错了什么?
、
、
神经网络的输入是26x1的数字列表,所需的
输出
是5x16
二进制
数组。''
浏览 12
提问于2019-01-18
得票数 0
3
回答
keras
中的
多个
输出
类
、
、
、
、
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
Keras
XOR非训练
、
inputResults = numpy.array([[0],[1],[1],[0]]) print(inputResults)
keras
.layers.Flatten(input_shape=(2,)),
keras
.layers.Dense(units=2, activation=("relu")),
keras
.layers.Dense(units=2, activation=
浏览 1
提问于2022-03-13
得票数 0
1
回答
带有数据集和附加预定义约束的Tensorflow模型训练
、
我试图了解如何创建一个tensorflow模型,而不是执行单一的分类,而是同时执行
多个
项的分类。good[0]: summer hat, light shirt, light pants,总结我的问题:是否有可能用tensorflow创建这样的模型,它可以
输出
一组可能的服装变体,而不需要重复的布料类型,如果有--如何训练该模型?
浏览 0
提问于2020-02-25
得票数 0
回答已采纳
1
回答
为什么我的Tensorflow
Keras
模型在训练时
输出
奇怪的丢失值和准确性值?
、
、
、
Tensorflow和python中培训了一个自定义文本分类器,用于使用以下代码将句子分类为包含信息的问题/句子:from tensorflow import
keras
from tensorflow.
keras
.preprocessing.text import Tokenizer tf.
keras
.layers.Embedding(vocab_size, 24
浏览 1
提问于2021-01-11
得票数 0
回答已采纳
1
回答
"tf.
keras
.losses.SparseCategoricalCrossentropy()“对所有分类问题都有效吗?
、
、
对于tf.
keras
.losses.SparseCategoricalCrossentropy(),TensorFlow的文档表示我使用的是TensorFlow 2.3.1
浏览 3
提问于2021-10-05
得票数 1
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1
回答
使用model.predict()
输出
keras
的概率分数
、
我有一个用于图像分类的cnn模型,它使用sigmoid激活函数作为其最后一层 from
keras
import models例如,当我使用model.predict_generator()时,它会
输出
这些分数。但是,predict_generator要求将图像放在标识其类的文件夹中,因此,它只与验证和测试相关。我想为一个或
多个
新的未知图像
输出
此分数。我该怎么做呢?
浏览 1
提问于2018-05-01
得票数 2
1
回答
对于
二进制
映射,哪种损失函数是正确的?
、
、
我建立了一个3层神经网络来执行
二进制
映射(2016输入,288
输出
)。我得到了很好的结果,均方误差和随机梯度体面。我的问题是:当
输出
是
二进制
时,是否有更合适的回归损失函数?
浏览 0
提问于2019-01-11
得票数 1
2
回答
openai健身房-什么是我可以使用的多离散动作空间的代理?
、
、
、
我有一个有
多个
离散动作空间的定制环境。121 121 121 121我很难找到一个能够处理这些空间的代理(例如
keras
-rl这个问题:https://github.com/
keras
-rl/
keras
-rl/issues/224表示
keras
-rl DDPG代理能够处理
多个
离散的操作空间,但是模型有一
浏览 0
提问于2019-07-03
得票数 2
回答已采纳
1
回答
Tensorflow单
输出
节点
、
、
、
、
我想使用一个节点的Tensorflow神经网络作为
输出
,所以结果是例子中的概率在0到1之间。()model.add(tf.
keras
.layers.Dense(units = 1 ,activation = "sigmoid")) # output layeroptimexample
浏览 28
提问于2022-06-30
得票数 1
回答已采纳
1
回答
TF服务预测API
输出
解释
、
、
TensorFlow服务(TFS)是否预测API
输出
与tf.
keras
.model.predict方法(即根据已编译的度量的模型
输出
)相同?例如,如果我们使用tf.
keras
.model度量编译了一个BinaryAccuracy,那么TFS预测API的
输出
会是预测请求的每一个输入的
二进制
精度值的列表吗? 提前感谢!
浏览 7
提问于2022-06-06
得票数 0
2
回答
Keras
二进制
分类. Sigmoid激活函数
、
、
、
、
我用tensorflow在
Keras
中实现了一个基本的MLP,并试图解决一个
二进制
分类问题。对于
二进制
分类,sigmoid似乎是推荐的激活函数,我不太理解其中的原因,以及
Keras
如何处理这个问题。对于
二进制
分类,我们需要一个
二进制
值,而回归则需要一个名义值。我所能看到的就是损失函数。这是在告诉
Keras
如何处理数据吗?此外,假设
Keras
隐式地应用了一个阈值,那么当我使用我的模型来预测新数据时,它为什么
输出
名义值呢?print(y_
浏览 0
提问于2018-03-06
得票数 21
回答已采纳
3
回答
二元分类与数字标号
、
、
、
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。
浏览 0
提问于2021-02-14
得票数 4
1
回答
Keras
中目标维数的不匹配
、
、
我已经为文本分类建立了这个网络:model.add(Embedding(vocabulary_dim, 150, input_length=max_length)) model.add(Dense(1, activation='softmax')) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accu
浏览 0
提问于2018-09-23
得票数 2
1
回答
稀疏标记损失函数
输入:每个时间步骤一个特征向量(每秒约40个时间步骤)我目前正在对单声道数据进行培训(即,我的
输出
最多每步1次)。我尝试了损失函数“均方误差”、“平均绝对误差”、“
二进制
交叉熵”、“cosine_proximity”以及我用
keras
编写的一个自定义函数: K.sum(K.abs(y_pred - y_true),我可以更
浏览 0
提问于2016-12-19
得票数 0
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2
回答
如何使用lstm进行多类多
输出
分类
、
、
、
、
我必须做一些像
keras
.utils.to_categorical(label_1, 2)和
keras
.utils.to_categorical(label_2, 3)这样的事情吗?
浏览 2
提问于2020-05-29
得票数 3
回答已采纳
1
回答
, 64 ]的{{节点
二进制
_交叉熵/mul}是2和64]。
、
、
、
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、?=True)), tf.
keras
.layers.Dense(32, activation=tf.
keras
.activations.relu), tf.
keras
.layers.
浏览 9
提问于2022-03-29
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何从神经网络
输出
3D张量?
、
、
、
、
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_size=(5, 5), stridesmodel.add(tf.
keras
.layers.MaxPoolin
浏览 0
提问于2021-08-06
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