keras

Вопрос или проблема Я решаю задачу предсказания, в которой мне нужно предсказать спрос на несколько статей, основываясь на их производительности за последние 7 дней. Чтобы максимально эффективно использовать данные, я пытаюсь реализовать подход скользящего

Вопрос или проблема Я начинаю изучать мир глубоких нейронных сетей и провожу серию тестов с сверточной моделью, и вот что я обнаружил: Точность на обучающем наборе данных значительно выше (около 0.85), чем на валидационном наборе (около 0.

Вопрос или проблема Итак, я пытаюсь построить модель для классификатора изображений, используя набор данных oxford flower 102, и сталкиваюсь с проблемами при попытке обучить модель. Ошибка гласит: InvalidArgumentError: Cannot batch tensors with different shapes in component 0.

Вопрос или проблема Я новичок и проектирую бинарный классификатор, используя алгоритм Перцептрона на датасете FASHION-MNIST. При проектировании я написал следующий код: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.

Вопрос или проблема Набор данных У меня есть набор данных в следующем формате: 834 входных данных: 2 числа с плавающей запятой в диапазоне 0-1 и 832 целых числа, созданные с помощью one-hot-кодирования 64 значений (13 классов на значение). 4096 выходов: Каждый выход –

Вопрос или проблема Я сохранял историю обучения в keras следующим образом: history = model.fit(X_train, Y_train, epochs=700, batch_size=128,validation_data=(X_cv, Y_cv)) np.save('./history_sim#', history) Затем я пытаюсь загрузить историю обучения из

Вопрос или проблема Мне нужно проверить, зарегистрирован ли человек в базе данных, и если изображения имеют высокую степень сходства с одним из изображений в базе данных, я хочу получить информацию об изображении (имя, идентификатор и т.

Вопрос или проблема У меня есть набор данных, который выглядит так, я построил модель LSTM для выполнения предсказания последовательностей. X y 1,2 3,6,1,6 2,3 4,9,3,7 3,45 23,4,1,11 Это последовательный набор данных с несколькими входами и несколькими выходами.

Вопрос или проблема Я пытаюсь создать нейронную сеть, которая состоит из различных подмоделей. Каждая подмодель имеет свои входные данные, которые некоторые из них могут быть общими между подмоделями. Например, подмодель 1 может выглядеть следующим образом

Вопрос или проблема Я пытаюсь классифицировать тексты по категориям (один текст может иметь несколько категорий). Для этого я использовал one-hot кодированные метки (с помощью sklearn.preprocessing.MultiLbaleBinarizer()). Мои тексты также закодированы

Вопрос или проблема Я пытаюсь использовать модель LSTM для бинарной классификации; однако, когда я обучаю модель, значение функции потерь остается около 0.69 (т.е. –$\ln(0.5)$), а точность на уровне 0.5, что наводит меня на мысль, что модель не

Вопрос или проблема Моя LSTM нейронная сеть предсказывает номинальные значения в диапазоне от -1 до 1. Я хотел бы установить пользовательскую функцию потерь в Keras, которая назначает весовую функцию в зависимости от знака предсказания.

Вопрос или проблема Мой обучающий набор состоит из набора изображений (либо с 3 каналами, либо с 1 каналом, конечно, я использую только один тип канала). Метки представляют собой последовательность точек в определенном порядке, которые я хочу предсказать по изображениям.

Вопрос или проблема У меня есть модель с таким резюме: ___________________________ Слой (тип) Форма выхода Кол-во параметров Подключено к ==================================================================================================== input_1 (InputLayer)

Вопрос или проблема Я пытаюсь создать модель, используя resnet50, для классификации изображений КТ как covid или нет. Однако при использовании model.predict с заданным изображением она выдает точно одинаковое значение для всех изображений, а именно: array([[1.

Вопрос или проблема Я обучаю DNN с помощью CNN в Keras. Хотя я могу написать критерий EarlyStopping, основанный на val_loss, из-за незначительных колебаний в val_loss я хочу отслеживать среднюю валидационную потерю за последние n эпох и с n терпением.

Вопрос или проблема Рассмотрим следующий минимальный VAE: import tensorflow as tf import tensorflow_probability as tfp tfk = tf.keras tfkl = tf.keras.layers tfpl = tfp.layers tfd = tfp.distributions #Поддельный набор данных cim = np.

Вопрос или проблема Я думаю, что знаю ответ на этот вопрос, но мне нужно подтверждение: уместно ли использовать z-тест для оценки производительности моей модели? У меня есть бинарная модель, которую я разработал с помощью нейронной сети в Keras.

Вопрос или проблема Я использовал архитектуру 3D CNN для обнаружения наличия определенного промотора (MGMT) с использованием FLAIR сканов мозга. (64 среза на пациента). Выход должен быть двоичным (0/1). Я правильно выполнил предварительную обработку и

Вопрос или проблема Я строю классификационную модель для предсказания изображений по 3 классам. Данные сбалансированы, с 10,5k изображениями для обучения (по 3,5k для каждого класса), 3k изображениями для валидации (по 1k для каждого класса).