keras

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Keras에서 LSTM 분류 자 ​​모델을 작성하는 방법

Keras 및 RNN을 처음 사용했습니다 트레이 집합 (1795575, 6) 및 레이블 배열이 포함 된 데이터 집합의 Keras에서 LSTM RNN을 사용하여 분류 기준 모델을 작성해야합니다 레이블은 11 클래스 (0에서 10까지) 모양의 테스트 세트 (575643, 6) 및 모양의 레이블 배열 (575643, 1.Again, 레이블은 11 (0에서 10까

keras rnn 2017-11-26

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출력 레이블 Y 트레인 모양 케라 텐서 흐름 1.4

svhn 데이터베이스에서 이미지 분류를 위해 VGG16 네트워크를 실행 중입니다. 내가 저장하고 모양으로 이미지 (없음, 64,64,3)와 모양 의 레이블 (없음, 10) .Labels 크기 아래 10 의 1D 배열 내 코드의 일부이다 없습니다. import pandas as pd import numpy as np import cv2 import te

python tensorflow keras 2017-11-26

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keras가있는 꽃 데이터 집합에 vgg를 적용하고 유효성 검사 손실이 변경되지 않음

keras를 사용하여 VGG 네트워크에서 약간의 실험을하고 있습니다. 내가 사용하는 데이터 세트는 장미, 해바라기, 민들레, 튤립 및 데이지를 포함한 5 개 클래스의 꽃 데이터 세트입니다. 알아낼 수없는 것이 있습니다.작은 CNN 네트워크 (아래 코드에서 VGG가 아님)를 사용했을 때 신속하게 수렴되어 약 8 개의 신기원 이후 약 75 %의 유효성 검사 정

deep-learning keras training-data loss convergence 2017-11-27

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Tensor 흐름 백엔드가있는 Keras의 그라디언트 반전 레이어

나는 Theano 백엔드가있는 케라에서 GRL 레이어에 대한 코드 스 니펫을 보았습니다. Tensorflow 백엔드로 어떻게 구현할 수 있습니까? 나는 케라에 대한 경험이 적다. 나는 DANN (도메인 적대적 신경망)

tensorflow neural-network keras backpropagation 2017-11-27

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Keras Lambda 레이어가 한 번만 호출 되더라도 두 번 실행됩니다.

다음 코드가 그램 레이어를 두 번 실행하는 이유는 무엇입니까? import numpy as np from keras.applications import vgg19 from keras import backend as K from keras.layers import Input, Lambda import tensorflow as tf from keras

tensorflow lambda keras 2017-11-27

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케라를 이용한 시계열 예측

주차 공간이 얼마나 꽉 찼는 지 예측할 때 개념 증명을하려고합니다. Keras를 사용하여 LSTM 신경망을 만들고 특정 시간대의 전체 영역을 예측하려고합니다. Time_Stamp Weekday Area Sub_Area Free_Spots Used_Spots Full% 2014-04-10 08:00:00 Yes Ballard Locks NW 5

python time-series keras lstm 2017-11-27

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Keras VGG16 전송 학습을 통해 매우 높은 손실 이미지 분류

VGG16을 재교육하고 이미지 분류 작업을위한 상위 2 개의 컨벌루션 블록을 미세 조정합니다. 재 훈련 자체는 평범한 정확도로 다소 평온하게 끝났습니다. 미세 조정 프로그램은 현재 실행 중이며 적어도 며칠이 소요될 것 같습니다. 그러나 3 에포크 이후 약 440의 손실은 정확하지 않지만 정확도는 0.4 정도입니다. 내가 프로그램을 죽일 수 있도록 모델에 큰

python deep-learning keras 2017-11-27

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Keras의 클래스에 값을 연결합니다.

Keras의 클래스에 값을 연결하려면 어떻게해야합니까? 입력 : 예상 [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] : [1, 2, 3], [4, 5, 6] associated with class 1 [7, 8, 9] associated with class 2 문제 [1, 2, 3], [4, 5, 6 일 개 파일 온 것으로하고 [7,

python keras lstm multiclass-classification 2017-11-27

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"Flatten"또는 "Reshape"를 사용하여 케라에서 알려지지 않은 입력 모양의 1D 출력을 얻습니다.

케라 레이어 Flatten() 또는 Reshape((-1,))을 내 모델 끝에 사용하여 [0,0,1,0,0, ... ,0,0,1,0]과 같은 1D 벡터를 출력하고 싶습니다. 슬프게도 내 알 수없는 입력 모양 때문에 문제가 있습니다 : input_shape=(4, None, 1))). 그래서 일반적으로 입력 도형은 출력 BATCH_SIZE의 X 알 치수 (:

python tensorflow keras keras-2 2017-11-28

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ImageDataGenerator.flow_from_directory를 사용할 때 실제 레이블을 얻는 방법

데이터 입력으로 두 개의 numpy 배열 (X_train, y_true)이있는 코드를 실행했습니다. 나는 ImageDataGenerator의 데이터 증가를 좋아한다. 이 항목을 사용하여 해당 numpy 배열을 가져올 수 있습니까? 여기 몇 가지 코드 : train_data_dir="Path to directory containing for each clas

keras 2017-11-28

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