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沙龙
3
回答
Keras
多层
神经网络
精度
python
、
tensorflow
、
keras
、
neural-network
、
model-fitting
我使用
Keras
和precipitation data in Australia构建了一个简单的
多层
神经网络
。model.add(
keras
.layers.core.Dense(4, activation='relu'))model.add(
keras
.layers.normalization.BatchNormalization()) model.add(
kera
浏览 18
提问于2019-05-27
得票数 0
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1
回答
只有在验证改进的情况下,我才能更新
keras
神经网络
的权重吗?
validation
、
tensorflow
、
keras
、
neural-network
、
backpropagation
我正在
keras
中训练
神经网络
,我达到了一个经典的极限-我的训练
精度
随着时代的增加而提高,但我的验证
精度
在9个时代之后会下降(见图)。 ? 我想知道我是否可以通过执行以下操作来避免验证
精度
的下降:如果时期导致验证
精度
的提高,则使
keras
net仅接受每个时期之后对权重的更改,否则重置为时期之前的状态?我假设验证在很大程度上开始偏离,因为在每个时期>9之后,
神经网络
的权重偏离了与验证数据的相似度。 那么,我的建议是一个好的实践吗?我可以在<
浏览 15
提问于2019-09-01
得票数 0
1
回答
给定输入和输出向量,哪个模型最适合预测未知数据?
python-3.x
、
machine-learning
、
computer-vision
我没有多少训练
神经网络
的经验。我有4个变量向量作为输入,我分别有3个变量输出向量。我想要创建一个
神经网络
,它接受这些输入和输出,这些输入和输出在它们和训练之间有一些未知的相关性(可能不是线性的)。
浏览 0
提问于2019-08-04
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2
回答
在
Keras
中获取每个类的精确度、召回率和F1分数
python
、
tensorflow
、
neural-network
、
deep-learning
、
keras
我已经使用
Keras
(2.1.5)中的TensorFlow后端训练了一个
神经网络
,我还使用了
keras
-contrib (2.0.8)库,以便为网络添加一个CRF层作为输出。我想知道在使用
神经网络
对测试集进行预测后,如何获得每个类别的
精度
、召回率和f1分数。
浏览 1
提问于2018-04-27
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2
回答
如何获取MLPs输出层中单个神经元的权重?
neural-network
、
deep-learning
、
keras
、
multiclass-classification
、
mlp
我正在利用
Keras
开发一个
神经网络
。它是一个
多层
感知器(Mlp).输出层有8个神经元。是否有一种方法可以在每次迭代中访问输出层单个神经元的权重和偏差?
浏览 0
提问于2019-10-31
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1
回答
基本
多层
感知器的参数优化问题
python
、
tensorflow
我最近刚进入Tensorflow,但从简单的单层
神经网络
扩展到
多层
神经网络
时遇到了一些问题。我已经从我的尝试中粘贴了下面的代码,任何关于它为什么不工作的帮助都将不胜感激!<code>A0</code> PS:我知道使用
Keras
甚至是预建的Tensorflow层可以更容易地实现这段代码,但我正在尝试对库背后的数学有一个更基本的理解。谢谢!
浏览 20
提问于2019-04-01
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1
回答
如何确定
Keras
中
神经网络
的输入形状
neural-network
、
keras
例如,下面是
多层
感知器的代码,它接受3个输入并计算1个输出model.add(Dense(20,另一方面,您可以看到用于时间序列预测的递归
神经网络
的代码,该
神经网络
对时间序列的每一个时隙都有6个输入特性,并计算24个输出: model6 =
keras
.models.Sequential([
keras
.layers.SimpleRNN(20, return_sequences=True
浏览 0
提问于2021-03-25
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1
回答
多层
感知器是否只能接受输入数据的一维矢量?若然,为甚麽会这样呢?
neural-network
、
mlp
、
reshape
machinelearningmastery.com/handwritten-digit-recognition-using-convolutional-neural-networks-python-
keras
为什么
多层
感知器只坚持输入数据的一维矢量?卷积
神经网络
和递归
神经网络
不存在接受高维输入形状的问题。
浏览 0
提问于2018-08-18
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1
回答
如何改进我的
神经网络
精度
函数,使
keras
懒惰评估成为可能。
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
neural-network
、
tensorflow2.0
目前,我的
神经网络
精度
函数(和
神经网络
)如下:from tensorflow import
keras
from tensorflow.
keras
import modelsfrom tensorflow.
keras
.layers([
浏览 7
提问于2022-01-29
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2
回答
如何在python中组合自组织映射和
多层
感知器
python
、
neural-network
、
cluster-analysis
、
image-recognition
、
self-organizing-maps
我在期刊上读到,如果将自组织映射(SOM)执行的聚类输入到监督
神经网络
中,则图像识别的准确性比监督网络本身更高。我自己尝试过,使用SOM执行聚类,然后在每次迭代后使用获胜神经元的坐标作为
keras
的
多层
感知器的输入。然而,精确度非常差。 SOM的什么输出应该用作
多层
感知器的输入?
浏览 7
提问于2017-03-06
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1
回答
凯拉斯-怎样才能得到错误的分类?
keras
我用
Keras
实现了一个
神经网络
,并利用loss='binary_crossentropy'得到了模型的损失和
精度
。我在
Keras
网站上没有发现任何关于它的信息
浏览 4
提问于2017-02-06
得票数 0
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1
回答
文本分类- DNN
nlp
、
tensorflow2.0
我正在使用深度
神经网络
进行文本分类。我的问题是,我收到了高
精度
的98列车数据,而我的验证
精度
是49。def get_Model(): tf.
keras
.layers.Embedding(vocab_size+1, embedding_dim[embeddings_matrix], trainable=False), tf.
kera
浏览 4
提问于2020-04-01
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1
回答
利用
Keras
建立
多层
感知器
神经网络
的特性
neural-network
、
keras
我正在努力建立和训练一个
多层
感知
神经网络
,它能正确预测哪个县的总统第一次获胜。我有以下培训数据的信息。我试图使用
Keras
构建一个
多层
感知器
神经网络
,但是我需要一些帮助来理解一些属性,以及为这些属性选择不同选项的优点。我知道我的第一步是想出一个激活函数。我一直在研究使用乙状结肠激活函数的
神经网络
。乙状结肠激活功能是最好的吗?你怎么知道该用哪一种?
Keras
还提供了使用softmax、softplus、relu、tanh、线性或hard_sigmoid激活函数
浏览 0
提问于2015-12-24
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2
回答
我对Tensorflow做错了什么?
python
、
tensorflow
、
machine-learning
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。import csvimport tensorflow as tf import tensorflow.
keras
as
keras
(tf.
keras
.layers.Dense(2080, activation=
keras</e
浏览 12
提问于2019-01-18
得票数 0
2
回答
用
Keras
模型中的
精度
评估
神经网络
neural-network
、
keras
、
keras-layer
在
Keras
中,当训练和评估
神经网络
模型(对两个类别(0和1)进行分类)时,该模型返回训练和测试的损失和准确性: model.compile(loss="categorical_crossentropy它是两个类别的平均
精度
还是两个类别之一的
精度
?
浏览 0
提问于2017-06-28
得票数 1
1
回答
神经网络
是否有可能像不同形式的监督学习那样高分?
keras
、
scikit-learn
、
optimization
、
theory
我一直在使用来自UCI http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/adult的成人人口普查收入数据 我创建了两个不同的模型,一个是使用梯度增强分类器,另一个是使用
Keras
/Tensorflow的
神经网络
。所以我对代码提示或什么都不感兴趣,但我有一个关于机器学习的一般性问题--我使用梯度增强分类器比使用
神经网络
的
精度
要高得多。一般来说,我的(或任何)
神经网络
是否有可能达到与任何其他类型的监督学习相同的
精
浏览 0
提问于2019-04-10
得票数 3
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2
回答
在ML中初学者应该使用像TF和
Keras
这样的库吗?
machine-learning
、
neural-network
、
tensorflow
、
keras
作为ML领域的初学者,我应该从零开始实现各种算法(例如只使用NumPy ),然后开始使用像TensorFlow、
Keras
或反之亦然的ML库吗?例如,我只用NumPy在Python中实现了
多层
前馈
神经网络
,但我花了几周的时间才能从零开始实现NNs,我是否应该花些时间不那么深入地介绍理论,并使用库轻松地建立更先进的模型呢?
浏览 0
提问于2017-12-28
得票数 1
2
回答
随机森林与
神经网络
的不同
精度
neural-network
、
keras
、
scikit-learn
、
time-series
、
random-forest
我用
神经网络
模型和随机森林模型运行了一组时间序列数据。对于
神经网络
,我将数据标准化,将其分为测试20%,验证和训练80%。采用
Keras
库
神经网络
,here.The的准确率为85%(每次得到不同的
精度
)。对于随机森林,我没有对数据进行标准化,测试列车的分割率分别为20%和80%,我在这里使用了scikit学习。我得到93%的
精度
.Here时间序列数据以及使用。难道我不应该得到与
神经网络
相似的精确度吗?我做错了什么?(我在那里读一些论文,它们有类似的准确性。这就是为什么我
浏览 0
提问于2020-12-02
得票数 3
1
回答
如何扩展人工
神经网络
?
neural-network
、
apache-hadoop
、
distributed
我已经开始和Tensorflow和
Keras
一起学习ANNs了。现在,我想找到一个在Hadoop上使用ANNs的解决方案。我已经了解到,Spark2.0确实有一个
多层
感知器分类器,但据我所见,它与TF和
Keras
相比相当“原始”(只有前馈类型和隐层/输出层激活函数是硬连线的),没有广泛的优化器、成本函数、体系结构类型等。对于大规模的
神经网络
,是否有竞争的替代方案?当然,我可以用亚马逊的强大,GPU驱动的机器,但这些也不是并行的框架.
浏览 0
提问于2016-10-31
得票数 1
1
回答
基于h2o的时间差分(强化学习)
h2o
我想知道h2o是否能够实现时间差分(强化学习)? 我知道TensorFlow有这个能力。
浏览 30
提问于2019-02-19
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