我想改变我们在Keras中混洗训练数据的方式。传统上，我们在每个时期对样本进行混洗，然后批量处理并拟合模型。原因是我根据标准(课程学习)订购了所有样本，我希望保留这样的顺序。你知道我该怎么做吗？
浏览 16提问于2020-07-19得票数 0
我正在使用Keras创建一个深度学习模型，我想知道shuffle参数在fit_generator()方法中和shuffle参数在flow_from_directory()方法中有什么区别？
浏览 0提问于2018-11-06得票数 2
我正在学习这个课程：TensorFlow Developer Certificate in 2022: Zero to Mastery 这是以下代码： # Set random seed tf.keras.layers.Dense(100), tf.keras.layers.Dense(1)
# Changethe loss and metrics of our compi
浏览 36提问于2021-11-15得票数 1
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我用keras训练一个二进制分类器神经网络。为了对训练数据进行洗牌，我使用了来自scikit-learn的洗牌功能。我观察到，对于一些shuffle_random_state (shuffle()种子)，网络给出了很好的结果(~86%的准确率)，而对其他的则不太好(~75%的准确率)。因此，我运行了1-20 shuffle_random_states的模型，并选择了random_state，为生产模型提供了最佳的精度。我想知道这是否是一种很好的方法，通过这些好的shuffle_rando
浏览 0提问于2019-02-18得票数 2
我编写了简单的代码来学习Keras：
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.cifar10.load_data()
model.add(keras.layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activa
浏览 1提问于2018-07-26得票数 0
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在Tensorflow中，是否有类似的/替代库可用于更容易的训练和调试深度学习模型，包括对训练模型结果的分析。Fastai是建立在火把上寻找类似的一个在丹索尔流。
浏览 1提问于2019-05-02得票数 4
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我是机器学习的新手，我试着做一个时间序列机器学习，但是当我尝试用model.fit()训练数据时，这种情况发生了 ds = ds.flat_map(lambda w: w.batch(window_size + 1)) ds = ds.map(lambda w: (w[:-1], w[-1
浏览 7提问于2022-09-05得票数 0
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我使用的RMSprop的学习率为0.01。
我的问题是，我找不到一个很好的方法来描述验证损失。
浏览 2提问于2020-04-21得票数 1
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使用Tensorflow和Keras，我已经完成了课程的基础深度学习课程。现在我想将GUI应用于它。那么我应该学习哪个图书馆：
是否有图书馆可以帮助轻松创建深度学习项目。
浏览 0提问于2020-08-02得票数 0
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range(iter): #iter is now my counter for epochs keras.optimizers.Adam(lr=0.001,decay=1e-6)
在这里，据说衰变是在“每一个更新我知道的实现学习速率衰减的第二种方法是通过回调
浏览 3提问于2017-11-17得票数 3
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我试图在TensorFlow2.1中为CIFAR10构建一个分类器，使用ResNet50从keras.application对imagenet进行预训练，然后在其之上堆叠一个小的模糊神经网络：from tensorflow.kerasactivation='softmax'))
model.compile(loss='categori
浏览 0提问于2020-05-03得票数 0
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我刚刚开始学习神经网络，以便从cs231中深入学习。我试图在Python中实现神经网络。我正在考虑使用Tensorflow或scikit-学习。对于这个应用程序，这些库的优点和缺点是什么？
浏览 0提问于2018-08-12得票数 10
我试图建立一个在Kaggle上使用标准普尔500指数数据的模型，但是当我试图选择最佳学习率时，我收到了以下错误： dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(arr(shuffle) return
浏览 8提问于2022-06-30得票数 0
当我试图在中运行代码时，我得到
from mrcnn.model import
浏览 2提问于2019-11-24得票数 4
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有时我在数据上遇到麻烦，当我重新启动fit (使用shuffle=true)时，我有时会得到一个很好的匹配。为什么我的模型有时不能很好地从相同的数据中学习？, write_images=False)
keras.layers.Dense(112, activation=tf.nn.relu, input_shape=(224, 224
浏览 0提问于2019-11-04得票数 0
这是我的密码：import pandas as pd from keras.preprocessing.image
浏览 1提问于2019-02-21得票数 0
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我正在使用ResNet50构建一个使用迁移学习的keras CNN模型。由于某些原因，我的准确率和损失在每个时代都是完全相同的。奇怪的是，我在类似的代码中看到了同样的行为，但在VGG19中却是如此。我尝试了调整学习率，改变优化器，图像分辨率，冻结图层等，但分数没有变化。我查看了我的图像目录，检查我的两个不同的类是否混合在一起，而它们没有。问题出在哪里？我只想提前说声谢谢。附言:我正在对大约2000张图片进行培训，有两个课程。img_height, img_width, img_channel = 400, 400, 3 #
浏览 0提问于2017-12-14得票数 0
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嘿，伙计们，有没有人能帮我解决我的代码问题，我不知道change.Please有什么帮助，这对我来说很难，因为我刚开始使用深度学习。我知道形状是问题所在，但我不知道如何将其更改为keras。measurements.append(measurement)y_train = np.array(measurements)
from keras.layers import Flatt
浏览 3提问于2017-03-14得票数 1
是否有一种方法可以使用经过训练的RNN (SimpleRNN或LSTM)模型来生成Keras中的新序列？另外-一些附加的侧面问题：
因为我用的是填充物，所以我怀疑它的准
浏览 1提问于2019-11-19得票数 1
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