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我正在学习TensorFlow (以及一般的深度学习)。我想知道什么时候我们需要将输入的训练数据分成几批？我们如何确定批量大小？有没有经验法则？谢谢!
浏览 12提问于2017-01-16得票数 0
我正在使用下面的代码训练数据。但在这里，我需要将数据分成批(如MNIST tensorflow示例: batch_xs，batch_ys = mnist.train.next_batch(100))。我只是想知道我是否可以在训练时将数据分成几批。
任何帮助都将不胜感激。
浏览 0提问于2017-01-31得票数 2
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以下是一些细节：型号：结果：📷
在测试集上，模型的准确率为85.5%，但对于真实世界的图像(谷歌图片或个人照片)，模型的性能要差得多(
浏览 0提问于2022-11-03得票数 1
我知道如何使用输入管道从文件中读取数据：loss = network(input) # build a network
train_op =但是如何在多个输入管道之间切换呢？比方说，如果我想在训练流水线的训练集上训练1000个批次的网络，然后在另一个流水线的验证集上验证它，然后继续训练，然后验证，然后训练，等等。我也知道如何使用检查点来实现
浏览 8提问于2017-02-11得票数 2
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我看到了一个如何将MNIST数据集拆分成批处理并在几个时期内训练它们的示例。我想对IRIS数据集做同样的事情，但我不知道如何在python中(或通过tensorflow库)将IRIS拆分成批处理。
浏览 0提问于2018-07-19得票数 0
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Keras是否有一个内置的方法来输出(以及后来的绘图)在单个时代的训练过程中的损失演变？
通常使用函数keras.callbacks.History()的方法可以输出每个时期的损失。然而，在我的例子中，训练集相当大，因此我要将一个时代传递给NN。既然我想画出训练过程中训练(和开发)损失的演变过程，有什么方法可以做到吗？我目前正在解决这个问题，方法是将训练集划分成不同的批次，然后在每一个阶段上依次进行训练</e
浏览 0提问于2018-09-06得票数 8
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在机器学习中，我们知道有训练，验证，测试集。测试集是最终运行，以查看最终模型/分类器的性能。有人能帮我澄清一下吗？
谢谢
浏览 2提问于2017-04-27得票数 7
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按照https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/images的说明，我已经使用自己的数据定义了一个数据集，如下所示： list_ds = tf.data.Dataset.list_files(str(data_dir/'*/*')) 我看过tf.data.Dataset的方法，但不知道如何像tfds.Split那样将这个数据集<em
浏览 22提问于2019-12-04得票数 0
我知道我必须将我的数据分成训练数据、选择数据和测试数据。我不确定我这样做是否正确，选择集在哪里？
提前感谢！
浏览 1提问于2012-04-10得票数 1
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组合两个数据生成器来训练CNN
、、、、
我正在尝试使用我分成两部分的数据集来训练模型，对于每个部分，我使用keras和tensorflow创建不同的ImageDataGenerator。
我的问题是，如何结合来自两个生成器的数据来训练模型。
浏览 1提问于2020-03-21得票数 0
我最熟悉tensorflow，您首先将数据分成三组:训练、验证和测试。利用训练集和验证集对超参数进行优化，最后用测试集对模型进行评估。所有数据都是使用来自测试集的统计信息进行规范化的，据我所理解，这背后的原理是，模型没有“看到”来自验证和测试的数据，因此不能以任何方式使用它们的统计数据。所以我有两个问题：
是否有一种方法可以显式地在scikit优化器中设置验证<e
浏览 0提问于2021-04-16得票数 0
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我已经创建了可以训练和测试的前馈神经网络。问题是我不确定如何防止过度拟合。我知道我必须将数据分成训练集、测试集和评估集，但我不确定在哪里以及何时使用评估集。目前，我将所有数据分成训练和测试集(50%，50%)，在一个部分训练网络，在另一个部分进行测试。准确率为85%。我的问题是，如何使用评估<
浏览 1提问于2015-06-10得票数 0
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我有一个正在使用xgb.DMatrix(data_path)读取的数据集。我需要将这些数据分为训练和测试(如果需要，还需要验证)。但是我看到的大多数实现都是这样的dtest = xgb.DMatrix('')
我找不到一种方法，我们可以在哪里读取数据集，然后将它们分成训练集、测试集(和验证集
浏览 0提问于2018-05-28得票数 2
如何使用class_weights参数在Keras或Tensorflow中创建字典？类别1至12: 217、317、235、489、177、377、534、180、425、192、403、324
图像。
浏览 12提问于2021-03-06得票数 2
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我正在试图弄清楚如何根据这些条件拆分数据，以便对此进行CNN： 将训练/测试数据集分成两组:一组具有类标签< 5，另一组具有类标签>= 5。从训练和测试数据集中打印出结果两组的形状。import tensorflow as tfimport pandas as pdfrom keras.datasetsimp
浏览 18提问于2020-11-29得票数 0
我是tensorflow的新手，我已经开始使用tensorflow 2.0现在，我需要将labeld_ds拆分为三个互不相交的部分:训练、验证和测试。我正在研究tensorflow API，但没有允许指定拆分百分比的示例。我在中发现了一些东
浏览 0提问于2019-10-16得票数 5
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我一直在研究MNIST数据集，以了解如何在我的深度学习课程中使用Tensorflow和Python。多亏了网站上的tensorflow教程，我可以在内部/外部读取数据，还可以在softmax和cnn中训练它。最后，我可以在softmax中获得>%90，在cnn中获得>%98，准确性。我的问题是，我想要将MNIST上的所有图像调整为14x14，并再次训练它，也是为了增强所有图像(加噪，旋转等)。再训练</e
浏览 2提问于2017-03-14得票数 1
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我是TensorFlow和机器学习的新手，并且发现了批处理的概念。
将DataSets分成批的目的是什么? TensorFlow如何使用不同的子集对变量执行优化任务？
浏览 2提问于2017-10-22得票数 0
我使用CASIA(人脸识别数据集)作为训练数据集，使用TensorFlow slim模型vgg训练了一个分类模型。我想使用LFW数据集来测试模型，这是一个人脸匹配任务。所以我需要提取像fc7/fc8这样的网络特征，而不是softmax层，并比较特征之间的距离，以确定它们是否是同一个人。如何提取超薄模型的特征？
以下是训练代码的一部分。import <em
浏览 1提问于2017-05-16得票数 1
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我在许多不同的来源中看到，我需要将我的数据分成一个训练集和一个测试集。然后，我必须确保算法只对训练数据进行训练，并尽量避免测试数据泄漏到训练过程中。为了避免学习不重要的数据细节(这将提高算法的泛化能力)，我可以将训练数据进一步分割成适当的训练集和验证集，并选择算法的参数，为所有这些分割提供最佳
浏览 0提问于2020-01-23得票数 1
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