我正在尝试训练一个keras图像分类器来预测图像中杂草(1)和草(0)之间的差异。然而,无论我试图构建什么方法/模型,准确性都会停滞不前,我的意思是,训练的准确性就像预测0一样。我可以确认这一点,因为当我将labels数组更改为仅包含0时,模型以某种方式声称精度为1.00,但当我将所有标签更改为1时,模型精度为0.00。我的所有图像都被缩放并转换为rgb。代码如下: de
假设需要在包含某些分类参数的数据集上训练机器学习算法。(刚开始机器学习,但我的想法是.)即使将所有的分类数据转换为1热编码的向量,训练后如何“记住”这个编码地图?例如:在训练前将初始数据集转换为使用1-热编码,例如
universe of categories for some column c is {"good","bad","ok"}, so convert,在对模型进行培训之后,所有未来的预测输入都需要
我的第一个想法是使用TensorFlow上的Keras开发一个多到多的LSTM模型(图2)。我用52个输入层(前一年给定的时间序列)和52个预测输出层(明年的时间序列)来训练模型。train_X的形状是( X_examples,52,1),换句话说,X_examples训练,52个时间步骤,每一个特征。据我所知,Keras将把52个输入视为同一域的时间序列。Keras中的模型代码是:
y = y.reshape(y.shape[<em
在Tensorflow 2.0中,我试图构建一个模型,将我的对象分为两类:积极类和消极类。我想使用tf.keras.metrics.FalsePositives和tf.keras.metrics.FalseNegatives指标来查看模型如何随着每个时代的发展而改进。这两个指标都有规定的断言:[predictions must be >= 0]和[predictions must be <= 1]。 问题是,未经训练的模型可以生成一个任意的