keras

Вопрос или проблема Я использую Keras=2.3.1 с Tensorflow-gpu=2.0.0 в качестве бэкенда. Когда я обучал модель на двух GPU RTX 2080 ti 11G, все данные выделяются на ‘/gpu:0’, и ничего не меняется с ‘/gpu:1’

Вопрос или проблема Модель EfficientNet была обучена на ~3500 изображениях для классификации на 4 класса: A, B, C и Neither – с точностью 0.985 – кем-то другим, не мной. Я довольно нов в ML. Итак, у нас есть эта модель, и она работает довольно хорошо.

Вопрос или проблема Категории для учебы и предсказания: df.race.unique() array(['0', '1', '3', '2', '4'], dtype=object) Данные: train_generator = image_gen.flow_from_dataframe( df_train, x_col="img_name", y_col="race", directory=str(data_folder), class_mode="sparse"

Вопрос или проблема Я создал LSTM для прогнозирования акций, и он прогнозирует только на 1 день, но я хочу прогнозировать диапазон. def make_new_model(self): # простой начальный модель # строит модель lstm ######################## neural_network = keras.

Вопрос или проблема Мое резюме модели: Слой (тип) Форма выхода Кол-во параметров ================================================================= conv2d_1 (Conv2D) (None, 62, 62, 32) 896 _________________________________________________________________

Вопрос или проблема Я получил следующие предупреждающие сообщения при вызове функции ‘model.fit_generator’ в keras: Предупреждение_1: Anaconda3\lib\site-packages\PIL\Image.py:968: UserWarning: Палитровые изображения с прозрачностью, выраженной

Вопрос или проблема Я пытаюсь реализовать модель бинарной классификации с использованием tensorflow keras и столкнулся с проблемой, которую не могу понять. Моя модель должна классифицировать изображения домов на два класса: “

Вопрос или проблема Я использую автоэнкодер для обнаружения аномалий. У меня нет никаких меток, поэтому это неконтролируемое обучение. Если у меня есть категории, я обычно применяю one hot кодирование перед передачей данных в модель.

Вопрос или проблема RNN или LSTM известны тем, что удерживают данные предыдущего временного момента в виде “памяти”, чтобы краткосрочные или долгосрочные зависимости могли быть запомнены. Но в следующей простой модели keras, где же задержка или память?

Вопрос или проблема Я создаю простую архитектуру нейронной сети. Но я постоянно получаю NAN в результате и не могу понять, почему. Ниже представлен мой код. import pandas from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.

Вопрос или проблема Я работаю с моделью, которая включает 3 этапа «внедрения» моделей в Keras. Концептуально первой является модель CNN с переносом обучения, например, MobileNetV2. (Модель 1) Затем она оборачивается моделью, которая состоит из небольшой DNN.

Вопрос или проблема Я пытаюсь реализовать автокодировщик для прогнозирования нескольких меток с использованием Keras. Вот фрагмент кода: input = Input(shape=(768,)) hidden1 = Dense(512, activation='relu')(input) compressed = Dense(256, activation='relu'

Вопрос или проблема Вот мой модельный код для бинарной классификации временного ряда: def make_model(feature_columns): feature_layer = tf.keras.layers.DenseFeatures(feature_columns) feature_layer_outputs = feature_layer(feature_layer_inputs) feature_layer_outputs = tf.

Вопрос или проблема Я хотел бы вручную определить соединения в нейронной сети между слоями, используя TensorFlow и keras с Python. По умолчанию соединения устанавливаются между всеми парами нейронов. Мне нужно сделать соединения, как на рисунке ниже.

Вопрос или проблема Я хочу провести увеличение данных на MNIST и поэтому должен вручную разметить набор Y. Это можно автоматизировать, если MNIST не перемешан, однако mnist.load_data() кажется возвращает данные в перемешанном состоянии.

Вопрос или проблема Мне нужно транспонировать 3-мерный тензор формы (batch_size, N, M) в (batch_size, M, N) в пользовательской функции потерь в Keras с TensorFlow в качестве бекенда. Я попытался использовать следующую функцию K.

Вопрос или проблема Я провожу некоторые эксперименты с CNN и у меня есть 2 сверточных слоя с 32 и 64 фильтрами соответственно. Я начал с размеров ядра 3×3 и заметил, что когда я увеличил его до 5×5, 7×7 и т.д., время за эпоху резко возросло! Почему это происходит?

Вопрос или проблема Я использую архитектуру U-Net. Визуальная область сегментационной маски очень мала, и после обучения она дает много ложных срабатываний. Я думаю о том, чтобы изменить размер ядра с 3 на 3 на 5 на 5. Какие меры предосторожности мне

Вопрос или проблема Я провожу исследование по классификации музыкальных жанров с использованием методов глубокого обучения. Работа состоит в том, чтобы сделать классификацию с использованием модели LSTM. Я использую GTZAN как набор данных и предварительно

Вопрос или проблема Я слышал о термине “Зоопарки нейронных сетей”, которые предполагаются как хранилища, где есть множество предварительно обученных моделей нейронных сетей для различных приложений, но мне трудно их найти.