我正在尝试理解CNNs,并从一个相当简单的213行数据集开始。每个类别都被分类,因此它必须适合98个类别中的6个。即使是一个简单的三层网络在50k+时代之后也不会超过20%的准确率。有什么建议吗?
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.layers import Flatten
from keras.layers import LSTM
from keras.layers import Dropout
from keras.layers import Reshape
from
目前,我正在使用以下情况来处理一个分类问题:
标签的长度总是5位数,例如:
99923 this is sample document one
56743 this is sample document two
...
其中第一个单数代表某个类别,下面的每一个数字代表一个子类别,以此类推。
目前,我使用Keras的设置如下:
model = Sequential()
model.add(Dense(512, input_shape=(vocab_size,)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.3))
mode
当我附加我的标签时,我最终得到了20580的y长度,而我希望的是120,这是类别的数量。如何将类别附加到我的标签?
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import cv2
import random as rand
import time
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import
我用熊猫来使用.txt文件和flow_from_dataframe来帮助我读取文件夹中的图片。
这是我的密码:
import keras
import pandas as pd
from keras_preprocessing import image
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
datagen = image.ImageDataGenerator(rescale=1./255)
data = pd.read_csv('/directory/clipart_train.txt', sep
我用的是来自Keras的VGG-16模型。
到目前为止,我的工作源代码如下:
from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.preprocessing.image import load_img
from keras.preprocessing.image import img_to_array
from keras.applications.vgg16 import preprocess_input
from keras.applications.vgg16 import decode_predictions
model = V