이것은 내가 가지고있는 데이터의 예입니다. df의 길이는 1778360입니다. 검색 용어는 사람들이 검색 엔진에 입력 한 쿼리입니다. CR (전환율)은 연속적인 숫자입니다. 0에서 제한 없음으로 시작합니다. Search term CR
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저는 Keras에서 트리플렛 손실 함수를 구현 중입니다. 일반적으로 손실 함수는 지표 진리를 사용하여 예측 된 값을 인수로 취합니다. 그러나 3 중 손실은 레이블을 사용하지 않고 출력 만 사용합니다. 난 그냥 하나 개의 매개 변수와 함께 함수를 작성하려고 : def triplet_loss(y_pred):
margin = 1
return K
Keras (tensorFlow 백엔드 포함)를 사용하여 분류 모델을 만들었습니다. 이 시점에서 모델 계수를 사용하여 새 모델에 대한 웹 API 서비스를 만들려고합니다. 그러나 이러한 가중치를 얻으려고하면 예상되는 결과를 얻기 위해 이러한 계수를 곱하는 것만 큼 간단하지 않습니다. 내 훈련 입력 행렬은 128 x 128 = 16,384의 그레이 스케일 이미
Keras 모델 API를 사용하여 UNet을 다시 만들려고하고 있는데, 셀 이미지와 세그먼트 버전을 수집했으며이를 사용하여 모델을 교육하려고합니다. 그렇게함으로써 다른 셀을 업로드하고 분할 된 버전의 이미지를 예측으로 얻을 수있었습니다. from __future__ import print_function
from matplotlib import pypl
저는 Keras에 이미지에 여러 클래스를 할당하는 컨벌루션 그물을 만들고 있습니다. 이미지에 9 개의 관심 지점이 있다면 3 가지 방법 중 하나로 분류 할 수 있습니다. 27 출력 뉴런에 softmax 활성화를 추가하면 각 연속 뉴런에 대한 확률을 계산할 수 있습니다. 그렇게 할 수 있습니까? 나는 큰 softmax 레이어를 간단히 추가 할 수는 있지만,
TensorFlow: varscope.reuse_variables()과 비슷한 문제가 있습니다. 데이터 집합에서 교차 유효성 검사를 수행하고 있습니다. 예를 들어 함수를 호출 할 때마다 예를 들어. myFunctionInFile1())에 새 데이터가 추가되었습니다 (현재 제한된 공간으로 인해 데이터 할당 세부 정보가 생략되었습니다). 이 함수는 같은 pyt
나는 'keras_ev'라는 이름의 내 CONDA의 가상 환경을 만들고 난 activate keras_ev
jupyter notebook
노트북 내 keras_ev를 표시하지 않는 경우 그 이후 conda install keras
하여에 keras 설치 환경 그리고 나는 내 노트북에 케라를 가져 오지 못했습니다. 누구나 해결 방법을 알고 있습니까?
저는 현재 Flask로 대화 형 신경망 훈련을위한 간단한 웹 응용 프로그램을 만들려고합니다. 내가 골똘히 생각하는 것은 피드 포워드 신경 네트워크가 훈련 된 후에 숨겨진 레이어의 가중치를 검색하는 것입니다. 제 목표는 Tensorflow's Playground에 대한 실제 백엔드를 만드는 것입니다. # Weight initializations
tW1 =
학습 된 LSTM 모델에 대한 간단한 평가 (즉, 순방향 전달)를 시도하고 있으며 z에서 f_t, i_t, o_t, c_in을 추출 할 수있는 순서를 알 수 없습니다. 그것들은 대량으로 계산된다는 것을 이해합니다. 내 입력 시퀀스가 : input_seq = np.array([[[0.725323664],
[0.7671179],