Keras如何处理多个输出中的反向传播
Keras是一个开源的深度学习框架，用于构建和训练神经网络模型。在处理多个输出中的反向传播时，Keras提供了多种方法和技术。
- 多输出模型的创建：在Keras中，可以使用函数式API或子类化API创建多输出模型。函数式API允许我们定义一个模型，该模型具有多个输入和多个输出。子类化API允许我们创建一个自定义的模型类，该类可以定义多个输出。
- 损失函数的选择：对于多输出模型，我们需要选择适当的损失函数来衡量每个输出的误差。Keras提供了各种内置的损失函数，如均方误差（MSE）、二进制交叉熵（Binary Crossentropy）等。根据具体的问题和输出类型，选择合适的损失函数。
- 反向传播的实现：在Keras中，反向传播是自动完成的，无需手动编写反向传播的代码。当调用模型的
fit方法进行训练时，Keras会自动计算损失函数的梯度，并使用优化算法更新模型的参数。 - 训练过程中的权重更新：在多输出模型中，可以通过设置不同的权重来平衡不同输出的重要性。Keras提供了
loss_weights参数，可以为每个输出指定一个权重，以调整其对总体损失的贡献。 - 应用场景：多输出模型在许多实际应用中非常有用。例如，图像分类任务中的多标签分类，可以将每个标签视为一个输出；多任务学习中，一个模型可以同时预测多个相关的任务；生成对抗网络（GAN）中，生成器和判别器可以被视为多个输出。
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我在Keras中使用functional API来构建一个具有多个输出层的神经网络模型。我想知道在优化过程中更新权重时(当做back-prop时)损失是如何评估的。假设使用相同的损失函数，那么所有输出的平均损失是用于最小化成本函数还是单独评估每个输出以更新权重？
提前感谢！
浏览 0提问于2017-04-29得票数 3
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我是新的神经网络，并试图建立一个超简单的神经网络超过一个隐藏层。
在神经网络训练阶段调整权值时，权值的调整程度部分取决于该神经元对下一层神经元的“误差”程度。因此，我们需要知道下一层的错误。
只需要一个隐藏层就可以计算出这一点，因为我们的训练数据已经为我们提供了预期的输出，所以我们只需要使用输出层(简单地说，目标输出)。当存在多个隐藏层时，计算误差就变得非常重要。也就是说，如果我们有10个隐藏层，而我们位于第5层，我们如何知道第6层的错误是什么？
谢谢
浏览 5提问于2017-04-22得票数 5
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我正试图预测一维行波(正方形、三角形和锯齿形)的未来状态，使用Keras的深度学习设置。波在1024个数据点中被离散化。由于这为RNN提供了相当高的输入维数，所以使用卷积自编码装置将1024输入降为10维的低维潜伏空间。给出了RNN的5个前一时间步长的潜在输入来预测下一时间步长。我分别训练了自动编码器和RNN，取得了相当好的效果，但理想情况下可以改进。下面的图给出了我如何以解耦的方式训练模型的例子。
📷
我的想法是通过耦合训练过程来改进这个模型。在这里，自动编码器的训练损失与RNN相同。下面的图片给出了我想要达到的目标。
📷
我的希望是，潜在空间将更适合时间预测使用这种设置，因为自动编码器是惩
浏览 0提问于2018-12-10得票数 1
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我是神经网络的新手。我正在凯拉斯做我的大学神经网络项目。我使用SGD优化器组装并训练了单层顺序模型：
[...]
nn_model = Sequential()
nn_model.add(Dense(32, input_dim=X_train.shape[1], activation='tanh'))
nn_model.add(Dense(1, activation='tanh'))
sgd = keras.optimizers.SGD(lr=0.001, momentum=0.25)
nn_model.compile(loss='mean_square
浏览 0提问于2018-06-16得票数 0
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2回答
在Keras中，如何比其他样本(样本权重)更重要？
我不是在寻找class_weight，它是对不平衡数据集的修复。
我目前拥有的是：
trainingWeights，这是我想要给每个样本的期望的重要性。
epochs = 30
batchSize = 512
# Fit model with selected data
model.fit(trainingMatrix, trainingTargets,
batch_size=batchSize, epochs=epochs,
sample_weight=trainingWeights)
然而，训练
浏览 0提问于2018-05-02得票数 18
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2回答
我正在努力理解keras模型是如何工作的。 当我们训练模型时，我们给出指标(如“准确性”)和损失函数(如交叉熵)作为参数。我想知道的是模型优化的目标是什么。拟合后，leant模型最大限度地提高了准确性？或者最大限度地减少损失？
浏览 30提问于2020-10-27得票数 0
我对Keras如何适合这些模型感到有点困惑。一般来说，Keras模型是通过简单地使用model.fit(...)来实现的，如下所示：
model.fit(X_train, y_train, epochs=300, batch_size=64, validation_data=(X_test, y_test))
我的问题是:因为我用论点validation_data=(X_test, y_test)来描述测试数据，这是否意味着每一个时代都是独立的？换句话说，我理解在每个时代，Keras使用训练数据(在被洗牌后)训练模型，然后使用提供的validation_data测试经过训练的模型。如果是这样的
浏览 0提问于2019-06-04得票数 4
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2回答
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。
我理解sigmoid函数会产生介于0到1之间的值。我的理解是，对于使用sigmoid的分类问题，将有一个特定的阈值来确定输入的类(通常为0.5)。在Keras中，我没有看到任何方法来指定这个阈值，所以我假设它是在后端隐式完成的？如果是这种情况，那么Keras如何区分在二进制分类问题中使用sigmoid，还是在回归问题中使用？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
浏览 0提问于2018-03-06得票数 21
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2回答
我正在开发Keras模型。我的数据集非常不平衡，所以我想设置一个训练和测试的阈值。如果我没有弄错，在进行反向传播时，神经网络会用原始值检查预测值并计算误差，并根据误差为神经元设置新的权重。
如我所知，Keras使用0.5作为阈值。我知道有一些方法可以使用自定义阈值应用自定义度量(如召回和精度)，但该阈值仅用于计算召回，而不应用于损失函数。更清楚的是，如果我想设置0.85作为我的阈值，神经网络将使用0.5作为阈值计算损失，0.85用于召回。
是否也有任何方法来设定这个训练的门槛？
浏览 1提问于2019-08-23得票数 0
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3回答
我有一个概念上的问题，因为术语困扰着我。反向传播算法是一种神经网络训练算法，还是仅仅是一种递归算法来计算神经网络的雅可比？那么这个Jacobian将作为主要训练算法的一部分，例如最陡峭的下降？
因此，计算雅可比矩阵(神经网络输出到网络参数的偏导数)是一种训练算法还是一种数值方法？
浏览 0提问于2021-09-08得票数 4
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Keras均方误差损失层
、、、、
我目前正在实现一个自定义损失层，在这个过程中，我偶然发现了objectives.py文件1中均方误差的实现。我知道我在理解这个损失计算时遗漏了一些东西，因为我总是认为平均是在每个小批量(张量的0轴)中的每个样本上单独进行的，但看起来平均实际上是在最后一个轴上进行的，在单个向量中，这意味着它是在所有输出上进行的。我在处理自定义损失层时偶然发现了这一点，因为它需要对一些输出的损失进行折扣，因为在特定位置的训练输出是一个特定值。不管怎样，我对均方误差的理解是不正确的吗？为什么Keras会使用最后一个轴，从而将1xn输出向量转换为1x1输出向量？
谢谢。
浏览 1提问于2017-01-18得票数 5
1回答
我用100000个样本在Keras中训练了一个通用模型，并取得了良好的性能。然后，对于特定样本，我希望使用训练的权重作为初始化，并继续优化权重，以进一步优化特定样本的损失。
然而，出现了这个问题。首先，我通过keras轻松地加载训练过的权重，然后对一个特定样本的损失进行评估，该损失与模型训练过程中验证损失的损失非常接近。我认为这是正常的。然而，当我使用训练后的权重作为输入，并进一步优化model.fit()对一个样本的权重时，损失是非常奇怪的。比评价结果高得多，经过几个时期后逐渐恢复正常。
我认为奇怪的是，对于同一个简单的和加载相同的模型权重，为什么model.fit()和model.eval
浏览 0提问于2018-12-23得票数 0
1回答
Keras支持参数优化器吗？
、、、、
在使用keras时，可以为优化器更新规则添加一个术语，优化器可以学习吗？因此，例如，在keras的github ()优化器代码的第200行中，有一个SGD的更新规则。是否可以向SGD优化器添加一个简单的标量变量，将更新公式更改为
new_p = (p + self.momentum *v- lr * g)*new_variable
其中，new_variable是一个标量，在一定范围内有界(例如0到1)，而SGD优化器必须了解new_variable的适当值吗？
一个人将如何对优化器进行这样的更改？
浏览 0提问于2019-08-17得票数 0
3回答
通过这个，我熟悉以下内容：
对于每个训练实例，反向传播算法首先进行预测(前向传递)，测量误差，然后反向遍历每一层以测量每个连接(反向传递)的误差贡献，最后稍微调整连接权重以减小误差。
但是，我不确定这与TensorFlow的反向模式自动关闭实现有何不同。
据我所知，反向模式自减首先在正向上通过图，然后在第二次传递中，计算输出与输入有关的所有偏导数。这与传播算法非常相似。
反向传播与反向模式自定义有何不同？
浏览 3提问于2018-04-19得票数 15
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在Keras中使用model.fit()对我的网络进行训练时，model.compile()中的损耗=‘均方_误差’：
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=optimizers.Adam(decay=0.00001), metrics=['accuracy'])
hist=model.fit(X, Y, epochs=200, batch_size=2000, verbose=2, shuffle="batch", validation_data=(Xval,Yval))
我终于
浏览 1提问于2017-05-27得票数 4
我正在学习Udacity "AWS DeepRacer“课程，内容是关于自动驾驶汽车的强化学习。在一个教训中，他们说：
批量大小-这决定了有多少图像，随机抽样从最近的一集，用于培训之前，更新模型。
确定在更新训练权重之前，您将遍历批数据多少次。如果您的模型仍在改进，但其他方面的培训已经停止，则可能需要更多的时代。
学习速度-控制你的算法学习的速度(它扩大或缩小了每个时代之后的权重更新)。
使用使用Adam的Tensorflow和Keras，我了解到在每次批处理迭代之后都会更新权重。但是在这个过程中，他们说权值只有在每一个时代之后才会更新，并且批次大小决定了在更新模型之前需要遍历多少训练
浏览 0提问于2019-08-05得票数 2
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这更多的是一个概念性的问题，但它与我遇到的一个实际问题有关。假设我定义了一个模型，例如，如下所示：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Conv1D, MaxPooling1D, Dense, GlobalAveragePooling1D, Dropout
from tensorflow.keras.models import Model
def root(input_shape):
input_tensor = Input(input_shape)
cnn1 = Conv1
浏览 0提问于2020-04-08得票数 0
1回答
CNN的反向传播训练
、、、、
我以前在浅层(一层或两层)神经网络中工作，所以我对它们的工作原理有一定的了解，在训练过程中很容易直观地看到向前和向后传递的导子，目前我正在研究深层神经网络(更确切地说，是CNN)，我读过很多关于它们的训练的文章，但我仍然无法理解CNN训练的总体情况，因为在某些情况下，使用预训练层的人使用自动编码提取卷积权，在某些情况下，随机权值被用于卷积，然后使用反向传播来训练权重，有谁能帮我给出从输入到全连接层(前传)和从全连接层到输入层(后传)的训练过程的全貌。
谢谢
浏览 4提问于2016-07-11得票数 2
1回答
如何训练多输出深度学习模式？
、、、、
我想我不懂多输出网络。
通过我理解如何实现，我成功地培训了一个这样的模型，我不明白如何训练一个多输出的深度学习网络。我是说，在训练过程中网络内部发生了什么？
以中的这个网络为例
您可以看到这两个输出(aux_output和main_output)。反向传播是如何工作的？
我的直觉是，模型做了两个反向传播，每个输出一个。然后，每个反向传播都会更新出口前各层的权重。，但这似乎不是真的：从 (SO)得到的信息是，尽管有多个输出，仍然只有一个反向传播；使用的损失是根据输出加权的。
但是，我仍然不知道网络及其辅助分支是如何训练的；辅助分支的权重是如何更新的，因为它没有直接连接到主输出端。网络中
浏览 2提问于2019-07-22得票数 8
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