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(7579)
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沙龙
3
回答
keras
model.fit
函数
打印
的
准确性
是否
与
验证
集
或
训练
集
有关
?
python
、
tensorflow
、
keras
、
conv-neural-network
我正在使用tf.
Keras
训练
一个CNN模型,我将
训练
集
分散到
训练
和
验证
集
上,我想在
验证
集
上可视化
准确性
。 这是代码,请告诉我
打印
的
准确性
是
与
训练
集
还是
验证
集
有关
?model.compile(optimizer=opt, loss='categor
浏览 67
提问于2020-05-03
得票数 3
回答已采纳
1
回答
在一个小型
的
DataSet健全性检查上过度拟合?
python
、
machine-learning
、
keras
我正在使用预
训练
的
初始V3模型对两个类进行图像分类。作为一种理智
的
检查,我已经在20张图像
的
小数据
集
上过度拟合了我
的
模型。
训练
结果似乎过拟合,但我不确定
验证
精度和损失
的
预期输出应该是多少。如何正确地执行此健全性检查,以查看我
的
模型
是否
正常工作?model_top.add(
keras
.layers.GlobalAveragePooling2D(input_shape=
浏览 17
提问于2018-12-18
得票数 0
1
回答
对培训、测试和val
的
澄清以及如何使用/实施
keras
、
training
、
cross-validation
、
prediction
到目前为止,我认为我理解了培训、测试和
验证
集
之间
的
区别。基本上就像在这张图片里:培训
集
:对模型进行培训
的
数据测试
集
:原则上
与
验证
集
相同。
训练
集
通常是通过一些交叉
验证
设置
的
。当通过
model.fit
(X_train, y_train,..)
浏览 0
提问于2019-10-09
得票数 0
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1
回答
停止CNN模型在高精度和低损失率?
machine-learning
、
python
我用大量
的
历次
训练
我
的
CNN模型,每次我
打印
训练
损失和
准确性
,但是在这两个指标中有很多高和低,我想提前停止,例如,损失0.2,准确率在%95
或
更高,因为我在不止一个时期得到了这个值,我
的
问题是: 1-列车组
或
验证
组
是否
提前停车2-如果在
验证
集
上,我
是否
应该为每一个具有火车组丢失和
准确性
的
时代
打印</em
浏览 0
提问于2019-01-25
得票数 2
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2
回答
Keras
-
验证
损失和精度停留在0
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
tf.keras
我试图
训练
一个简单
的
2层全连通神经网络,用于Tensorflow
keras
中
的
二值分类。我已经将我
的
数据分割成
训练
和
验证
集
,使用sklearn
的
train_test_split()进行了80-20
的
分割。当我调用
model.fit
(X_train, y_train, validation_data=[X_val, y_val])时,显示了所有历代
的
0
验证
损失和<
浏览 4
提问于2020-05-10
得票数 26
回答已采纳
1
回答
如何向TensorFlow神经网络添加额外
的
层?
tensorflow
如何在TensorFlow神经网络中添加额外
的
层,并且知道附加层不会过分适合?似乎2层不会很有帮助,但它确实给了我91%
的
准确性
,我想100%
的
准确性
。因此,我想增加5到10个额外
的
层,并尝试和“过度适合”
的
神经网络。一个超适
的
训练
集
是否
总能提供100%
的
准确性
? 神经网络
的
基本构造块是。(128, activation='relu
浏览 6
提问于2022-05-29
得票数 0
2
回答
当我们不指定validation_split
或
验证
集
时,
keras
计算
的
准确性
和损失是什么?
python
、
machine-learning
、
keras
当我们执行这样
的
代码时:损失和准确率(output like loss: 0.6971- acc: 0.4965)是基于哪些数据计算
的
?它是隐式地自己生成
验证
<e
浏览 14
提问于2018-07-22
得票数 1
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2
回答
在神经网络中:每一阶段后
的
精度提高都大于每一批之后
的
精度提高。为什么?
python
、
tensorflow
、
keras
、
neural-network
、
deep-learning
我正在
训练
一个神经网络
的
批量
与
Keras
2.0软件包
的
Python。以下是
有关
数据和培训参数
的
一些信息: #批= 406 (414934 / 1024例如,在第一个历元结束时
的
精度为0.8918,但在第二个历元
的
开始时,观测到
的
精度为0.9424。同样,第二个历元
浏览 3
提问于2017-05-23
得票数 7
回答已采纳
2
回答
如何解释
Keras
model.fit
输出?
keras
我刚开始使用
Keras
。我正在处理
的
示例有一个模型,下面的代码片段用于运行模型label_binarizer = LabelBinarizerlabel_binarizer.fit_transform(y_train) history =
model.fit</em
浏览 2
提问于2017-09-14
得票数 25
4
回答
在
Keras
序列模型中使用
的
验证
数据是什么?
python
、
validation
、
keras
、
training-data
、
keras-2
我
的
问题很简单,在用于
的
顺序模型中传递给
model.fit
的
验证
数据是什么?# Create model# Add layers model.add(..._te
浏览 8
提问于2017-09-19
得票数 96
回答已采纳
1
回答
在序列模型中使用填充时,
Keras
验证
的
准确性
是否
有效/可靠?
machine-learning
、
keras
、
tensorflow
、
sequence-to-sequence
、
language-model
我有一组不同长度
的
非零序列,我使用
Keras
对这些序列进行建模。我使用来标记(令牌从1开始)。为了使序列具有相同
的
长度,我使用填充。70/30比
的
验证
集
。在每个时代结束时,
Keras
显示了
训练
和
验证
的
准确性
。 我最大
的
疑问是,当使用填充时,
Keras
验证
的
准确性
是否
可靠(当您在多个时
浏览 0
提问于2020-07-19
得票数 3
1
回答
训练
各阶段后测试
集
的
评价模型
python
、
tensorflow
、
keras
、
callback
、
image-classification
我在图像数据
集
上
训练
一个tensorflow模型来完成分类任务,我们通常为
model.fit
方法提供
训练
集
和
验证
集
,我们以后可以输出模型收敛图
的
训练
和
验证
。我想对测试
集
做同样
的
事情,换句话说,我想在每个时代之后获得测试
集
上我
的
模型
的
准确性
和损失(不是
验证
集
,我不能用测试<em
浏览 6
提问于2022-04-26
得票数 1
回答已采纳
1
回答
除了监控poets
的
Tensorflow for poets google代码实验室项目的进度之外,
验证
集
还用于其他用途吗?
python
、
machine-learning
、
tensorflow
、
deep-learning
、
data-science
我想知道
验证
集
是否
以任何方式影响了网络
的
训练
,或者它
的
唯一目的是监控
训练
进度(
与
tensorflow for poets项目
有关
)。如果没有,一旦我知道我
的
数据
集
的
准确性
,
是否
可以将
验证
和
训练
集
减少到零?因此,通过这种方式,我可以使用我所能提供
的
最大量
的
数据
浏览 2
提问于2017-11-17
得票数 0
1
回答
训练
过程中测试数据
的
输出精度
tensorflow
顾名思义,我想知道
是否
有可能输出测试数据和培训数据
的
准确性
,看看我
的
模型何时开始过度适应,并导致测试数据
的
性能下降。然而,我不知道如何做到这一点,我无法在网上找到答案。为了
训练
模型,我正在使用内置
的
fit方法. 这个是可能
的
吗?谢谢。
浏览 2
提问于2020-12-11
得票数 0
回答已采纳
2
回答
在
Keras
中使用交叉
验证
指标提前停止
python
、
keras
、
prediction
、
cross-validation
在允许
训练
进入下一个时期之前,
是否
可以对模型进行交叉
验证
,以获得更稳健
的
测试误差估计?我发现,早期停止度量,比如
验证
集
上
的
准确性
,可能会受到高方差
的
影响。早期停止
的
模型通常在看不见
的
数据上表现不佳,我怀疑这是因为
与
验证
集
方法相关
的
高方差。我想在epoch i上使用模型,将
训练
数据分成10个部分,在9个部分上学习
浏览 6
提问于2018-10-13
得票数 6
1
回答
用于
训练
机器学习模型
的
80-20
或
80-10-10?
validation
、
machine-learning
、
training-data
我有一个非常基本
的
问题。 1)建议在什么时候保留部分数据进行
验证
,什么时候不需要?例如,什么时候我们可以说80%
的
训练
,10%
的
验证
和10%
的
测试拆分更好,什么时候我们可以说简单
的
80%
的
培训和20%
的
测试拆分就足够了?2)另外,使用K-Cross
验证
是否
适用于简单
的
拆分(
训练
-测试)?
浏览 26
提问于2020-03-18
得票数 0
回答已采纳
1
回答
精度度量失败
与
琐碎
的
自定义
Keras
损失
函数
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
deep-learning
我在
Keras
模型上玩定制
的
丢失
函数
。我
的
“自定义”损失似乎失败了(就
准确性
评分而言),尽管我只使用了返回原始角角损失
的
包装。作为一个玩具示例,我使用
的
是 Tensorflow/
Keras
教程,该教程使用
的
是时尚上
的
一个简单
的
NN --MNIST数据
集
,我正在跟踪相关
的
Keras
和 SO post。
keras
浏览 4
提问于2019-11-18
得票数 1
回答已采纳
8
回答
在
keras
中绘制学习曲线可以得到KeyError:'val_acc‘
python
、
machine-learning
、
classification
、
pattern-recognition
我试图在
keras
中绘制
训练
和测试学习曲线,然而,以下代码产生了KeyError: 'val_acc error。官方文档<https://
keras
.io/callbacks/>指出,为了使用'val_acc',我需要启用
验证
和
准确性
监控,我不理解这些功能,也不知道如何在代码中使用它们。 任何帮助都将不胜感激。model.compile(loss='categorical_crossentropy',
浏览 4
提问于2016-10-06
得票数 21
2
回答
如何提高CNN模型
的
验证
精度
python
、
tensorflow
、
keras
、
conv-neural-network
、
classification
我想建立一个CNN模型,对正常人
的
脸进行分类,然后再用另一种模型对性别进行分类。我试图改变层、节点、时间和优化器
的
数量。此外,我尝试了彩色图像和灰度。数据
集
为799张图像,包括正常和唐氏综合征。这是我
的
密码 input_shape输入图像
的
大小为200x200。, X_valid, y_train, y_valid =
浏览 13
提问于2021-12-07
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何在每一个时代结束时将tf.data.dataset
与
tf.
keras
进行拟合和评价?
tensorflow
、
keras
、
tf.keras
当x是tf.data数据
集
时,(inputs, targets)
的
元组和输入是{"fea_1": val_1, "fea_2": val_2…}等特性
的
一部分,tensorflow/python/
keras
/engine/training.py中
的
model.fit
函数
不支持validation_data
或
validation_split。当x是数据
集
时,
浏览 0
提问于2020-01-05
得票数 7
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