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(811)
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沙龙
1
回答
Keras
多
变量
时间
序列
预测
模型
以
MAE
和
损失
的
形式
返回
NaN
python
、
tensorflow
、
keras
、
time-series
、
conv-neural-network
我有多
变量
时间
序列
数据,在几天内每5秒收集一次。这包括标准化数据列,如下所示(几个示例值)。"P1"是标签列。使用一个简单
的
基线
模型
来
预测
与输入相同
的
输出,我得到了实际
的
预测
,所以我假设我生成
的
窗口是好
的
。我
的
批次形状是 Input shape: (32, 24, 193) Output shape: (32, 24, 1) 现在到棘手
的
部分:
浏览 105
提问于2021-11-01
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何计算阈值?
keras
、
regression
、
predictive-modeling
、
anomaly-detection
我想对单
变量
时间
序列
数据进行异常检测。互联网上
的
大多数示例显示,在
预测
模型
之后,计算出训练数据
的
阈值
和
MAE
测试
损失
,并对它们进行比较
以
检测异常。所以我想这是正确
的
做法吗?对于每个数据,它不应该是不同
的
阈值吗?另外,为什么所有的例子都只计算异常
的
MAE
损失
?
浏览 0
提问于2022-05-19
得票数 1
1
回答
Keras
有状态LSTM
返回
验证
损失
的
NaN
。
keras
、
lstm
、
multilabel-classification
我在解释我
的
模型
的
训练
和
验证
损失
、敏感性
和
特异性时遇到了一些困难。我
的
验证敏感性、特异性
和
丢失性是
NaN
,我正在尝试诊断原因。我
的
训练集有50个
时间
序列
示例,每个步骤有24个
时间
步骤,以及500个二进制标签(形状:( 50,24,500))。我
的
验证集有形状(12,24,500)。当然,我期望一个神经网络会非常适合。我有多个输入:一个称为seq_
浏览 0
提问于2018-02-03
得票数 1
1
回答
keras
中
的
标量自定义
损失
函数,用于端到端
时间
序列
预测
,从而导致
NaN
损失
和
预测
keras
、
conv-neural-network
、
nan
、
autoencoder
、
loss-function
我正在研究一个去噪
的
音频自动编码器,将原始
的
时间
序列
音频输入到网络中,并从网络接收
时间
序列
音频作为输出。mean_square_error
损失
目标函数
返回
形状为(batch_size, audio_sequence_length)
的
值(我希望我理解正确了),它由
Keras
内部进一步处理,通过计算一段
时间
的
平均仓位
和
批次,得出用于backprop
的
浏览 16
提问于2019-02-26
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在
Keras
序列
模型
中使用
的
损失
函数
python
、
tensorflow
、
keras
、
neural-network
、
loss-function
我使用
的
是
Keras
序列
模型
,
预测
输出
的
形状是(1,5) (5个特性)。我有一个精确
的
度量定义如下: 对于N个
预测
,
模型
的
准确性将是
预测
样本
的
百分比,这样:对于每个
预测
及其各自
的
真实标签,所有的特征都有不超过10
的
差异。例如,如果y_i = [1, 2, 3, 4, 5]
和
ypred_i = [1, 2, 3,
浏览 4
提问于2021-06-25
得票数 2
回答已采纳
1
回答
培训
损失
是
keras
中
的
nan
keras
、
deep-learning
、
time-series
、
lstm
我在google
和
GPU中使用这个代码创建了一个多层LSTM。用于
时间
序列
预测
。from
keras
.models import Sequentialfrom
keras
.layers import LSTMfrom tensorflow.
keras
.models import Sequential from tensorflow.
k
浏览 3
提问于2021-03-17
得票数 3
回答已采纳
1
回答
时间
损失
、平均绝对误差
和
验证
损失
是机器学习
时间
序列
天气预报
的
"
nan
“。
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
loss-function
我正在为另一个数据集应用来自
的
时间
序列
建模。对于链接中给定
的
数据集,计算出
的
所有
损失
(即
损失
、平均绝对误差、验证
损失
、验证
的
平均绝对误差;后两个
损失
不是所有历元
模型
的
损失
)都是非零
的
,而当我更改数据集时,所有
损失
值都是
nan
。所有过程
的
培训功能定义为 def
浏览 9
提问于2022-11-01
得票数 0
回答已采纳
1
回答
通过将
MAE
从另一列中跨组平均来创建角化
损失
函数
python
、
pandas
、
tensorflow
、
keras
我试图在
keras
中创建一个自定义
的
丢失函数,该函数采用分组
MAE
,然后对其进行平均值。我有一个训练
和
一个验证集(通过随机分割训练数据获得):(X_train, y_train), (X_val, y_val)我试图建立一个神经网络
模型
,它有一个自定义
的
损失
函数
浏览 5
提问于2022-09-09
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Keras
掩蔽是否会影响体重更新和
损失
计算?
tensorflow
、
keras
、
mask
我正在处理
时间
序列
,并了解到
keras
.layers.Masking
和
keras
.layers.Embedding对于在网络中创建一个mask值非常有用,该值指示“跳过”
的
时间
步骤。mask值在整个网络中传播,以供支持它
的
任何层使用。 没有指定mask值
的
任何进一步影响。我
的
期望是,面具将通过所有的功能,在
模型
的
培训
和
评估,但我没有看到任何证据支持这一点。mask
浏览 6
提问于2022-10-17
得票数 1
1
回答
防止估计偏差
的
损失
函数
neural-network
、
keras
、
r
、
regression
、
bias
我有一个回归问题,我试图建立一个
模型
:根据一些
变量
预测
人均销售额(>= 0)。我正在运行不同
的
模型
类型,并尝试了深层神经网络。我使用
的
损失
函数是均方误差和平均绝对误差(有时是混合误差)。尽管我经常遇到这样
的
问题,尽管mse
和
mae
正在被优化,但我最终在
预测
方面有很强
的
偏见,例如sum(training_all_predictions) / sum(training_
浏览 0
提问于2022-05-31
得票数 2
回答已采纳
2
回答
如何处理
预测
值
的
偏移
python
、
machine-learning
、
keras
、
deep-learning
、
forecasting
我在
Keras
中使用LSTM实现了一个
预测
模型
。数据集是15mints分离
的
,我
预测
未来
的
12步。使用此函数将
时间
序列
数据转换为supervised,
以
馈送
浏览 0
提问于2018-09-10
得票数 11
1
回答
如何在
Keras
中获得
序列
模型
的
最后输出?
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
deep-learning
我在
Keras
中使用return_sequences=True
和
TimeDistributed包装器在最后一个密集层上训练了多到
多
序列
模型
:model.add)计算
损失
。因此,我将权重加载到
多
对一
序列
模型
中,以便在不使用TimeDistributed包装器
的
情况下进行推理,并将return_sequences=False设置为只获得LSTM层
的
最后输出:
浏览 3
提问于2019-03-07
得票数 2
8
回答
为什么在有角度数据
的
情况下,误差不等于平方?
python
、
neural-network
、
radians
、
mean-square-error
.其余
的
特征都是角度数据。我最初
的
模型
设置如下: # create the model opt =
keras
.optimizers.Adamoptimizer=opt, metrics=["mea
浏览 23
提问于2022-02-19
得票数 2
回答已采纳
4
回答
Keras
model.evaluate()
和
model.predict()之间有什么区别?
machine-learning
、
neural-network
、
deep-learning
、
keras
、
image-segmentation
我用
Keras
生物医学图像分割来分割脑细胞。我用了model.evaluate(),它给了我骰子系数: 0.916。然而,当我使用model.predict(),然后循环通过计算骰子系数
预测
图像,骰子系数是0.82。为什么这两个价值观是不同
的
?
浏览 7
提问于2017-06-10
得票数 53
回答已采纳
1
回答
Keras
在训练分类LSTM
序列
到
序列
模型
时给出了
nan
python
、
machine-learning
、
keras
我正在尝试编写一个
Keras
模型
(使用Tensorflow后端),它使用LSTM来
预测
序列
的
标签,就像您在词性标注任务中所做
的
那样。我编写
的
模型
将
nan
作为所有训练时期
和
所有标签
预测
的
损失
返回
。我对应
的
标签
序列
是10个0
和
1
的
数组,其中0表示唯一
的
数字,1表
浏览 8
提问于2019-01-09
得票数 4
1
回答
如何为
模型
的
精确性创建一个图表
machine-learning
、
python
、
keras
、
accuracy
、
matplotlib
因此,我创建了(或更多地复制)我
的
第一个小
模型
,它
预测
儿子
的
身高根据他们
的
父亲。filename, 'wb')) y_test=lm.predict(X_test)现在,我想创建一个显示我
的
模型
的
准确性或它有
多
“好”
的
情节。这里
的
Sems像我一样工作,但是我应该在"model_
浏览 0
提问于2019-09-06
得票数 3
回答已采纳
2
回答
TF LSTM多步
预测
似乎是错误
的
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
deep-learning
您可以在这里看到完整
的
源代码。 但新
预测
的
20个值呈线性。 很明显,我做错
预测
了吗?
浏览 5
提问于2020-05-22
得票数 2
回答已采纳
1
回答
帮助构建
序列
预测
问题
machine-learning
、
keras
、
rnn
、
lstm
我发现了很多关于
序列
预测
的
教程/例子,它们利用输入
变量
(S)
的
前几个
时间
步骤来创建一个
预测
,例如根据先前
的
价格
预测
股票市场价格。如果我想对不属于输入
的
变量
进行
序列
预测
(例如,使用X1
和
X2
序列
同时
预测
X3
序列
(S)),该怎么办?这是前面提到
的
教程中相同
的</
浏览 0
提问于2018-08-23
得票数 2
1
回答
Tensorflow间歇振荡器
的
LSTM
时间
序列
预测
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
time-series
我正在构建一个LSTM
时间
序列
预测
模型
(在TF v=1.13.1中,
Keras
v=2.2.4中),该
模型
将间歇性振荡
的
时域信号作为输入。每次振荡之间
的
时间
是指数分布
的
(beta=5),振荡具有正态分布长度(mean length=2sec,variance=1sec),并且每次振荡
的
频率也是正态分布
的
(mean frequency=22hz我还为我
的
模型
浏览 2
提问于2019-05-07
得票数 1
2
回答
在将不同长度
的
多
变量
时间
序列
传递到
Keras
LSTM层之前,如何安排它
python
、
deep-learning
、
keras
、
lstm
、
rnn
我有许多多
变量
时间
序列
,它们是由同一种过程产生
的
,但是:每个
时间
序列
是一个独立
的
实例,测量是在不同
的
,相当随机
的
时间
戳上进行
的
; 每个
时间
序列
在每个
时间
戳上都与两个目标相关。我希望能够在每个
时间
点
预测
目标,我想尝试一下RNN。但是,在将数据传递给
Keras
层之前,我很难弄清楚
浏览 0
提问于2022-12-13
得票数 2
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