keras

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Keras binary_crossentropy 대 다중 분류 단일 레이블 분류에 대한 categorical_crossentropy

저는 이진 교차 엔트로피를 사용했지만 최근에 cateogrical cross entropy를 사용하는 것이 더 나을지 모른다는 것을 알았습니다. 나는 다음과 같은 해결있어 문제 사실이다 : 10 개 가능한 클래스가 있습니다. 주어진 입력은 1 개의 레이블에만 매핑됩니다. 이진 교차 엔트로피를 사용하면 훨씬 더 높은 정확도를 얻게됩니다. 카테고리 크로스 엔트

tensorflow neural-network keras classification 2017-12-13

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tensoflow CNN을 사용하여 keras 데이터를 준비하는 방법

케라에서 CNN의 기차 데이터 세트를 준비하려고했지만 데이터를 올바르게 설정하는 방법을 찾을 수 없습니다. keras CNN example에서 , 그들은 MNIST 데이터 세트를 사용하는 : 이 희미 배열을 출력 library(keras) img_rows <- 28 img_cols <- 28 mnist <- dataset_mnist() x_t

r tensorflow keras 2017-12-13

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Python에서 잘못된 함수 버전이 호출되었습니다.

Kerac/Tensorflow (Jupyter Notebook)에서 Inception V3 모델의 최상위 레이어를 검색하는 중입니다. Inception V3 모델과 그 가중치를 올바르게 검색 할 수있었습니다. 이제 다음 코드 조각을 사용하여 완전 연결 계층 (최상위 계층)을 얻으려고합니다. base_model = InceptionV3(weights=weig

python tensorflow deep-learning keras 2017-12-13

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keras의 예측 중에 드롭 아웃을 비활성화하는 방법은 무엇입니까?

나는 keras의 신경망 모델에서 드롭 아웃을 사용하고 있습니다. 리틀 비트 코드는 테스트를 위해 model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(classes)) 처럼, 내가 preds = model_1.predict_proba(image)을 사용하고 있습니다. 그러나 테스트 중에 드롭 아웃도 발생해서는 안되는 점수를 예측하는

machine-learning neural-network deep-learning keras keras-layer 2017-12-13

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ImportError를 : 이름 없음 모듈 'keras.regularizers.Regularizer'

내가 바보 같은 실수를 해요 경우 미안 해요,하지만 난 here에서 from keras.regularizers.Regularizer import kernel_regularizer을 입력 내 코드에서, 내가 얻을 : File "C:\[filepath]", line 12, in <module> from keras.regularizers.Regulari

python-3.x keras importerror 2017-12-13

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Keras 콜백 인스턴스에 'set_model'속성이 없습니다.

keras의 콜백 기능을 사용하여 Keras에서 사용 된 각 시대의 상태를 기록하려고합니다. 콜백 클래스의 샘플 코드입니다. class TimingCallback(): def __init__(self): self.logs=[] def on_epoch_begin(epoch, logs={}): self.starttime=

python callback keras 2017-12-13

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그리드 케라로 숨겨진 레이어 수 검색

Keras와 Sklearn을 사용하여 내 NN의 하이퍼 파라미터를 최적화하려고합니다. KerasClassifier로 마무리하고 있습니다 (분류 문제 임). 숨겨진 레이어의 수를 최적화하려고합니다. 케라와 함께하는 방법을 알아 내지 못합니다. (실제로 숨겨진 레이어의 수를 최대화하기 위해 create_model 함수를 설정하는 방법이 궁금합니다) 아무도 도와

python neural-network keras hyperparameters 2017-12-13

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Keras의 ImageDataGenerator

Keras 기능 ImageDataGenerator()을 사용하여 교육 및 유효성 검사 데이터 집합을 생성하고 있습니다. 나는이 기능이 내부적으로 무엇을하는지 이해하려고 노력하고있다. 이 기능이 수행하는 전처리 단계는 무엇입니까? 이 함수의 소스 코드는 어디에서 찾을 수 있습니까?

python keras image-preprocessing 2017-12-13

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keras에서 가변 크기 이미지를 입력하는 방법

나는 tensorflow 백엔드가있는 keras를 사용하여 두 클래스의 이미지 분류 코드를 작성하고 있습니다. 내 이미지는 컴퓨터의 폴더에 저장되어 있으며 이러한 이미지를 내 keras 모델의 입력으로 제공하려고합니다. flow(x,y) 또는 flow_from_directory(directory)을 사용해야하지만 flow(x,y)에는 flow_from_di

image-processing machine-learning neural-network deep-learning keras 2017-12-13

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Keras - 분류기가 사전 학습 된 모델의 전송 값에서 학습하지 않음

현재 훈련 된 네트워크를 사용하고 this dataset에서 테스트하려고합니다. 원래 VGG19를 사용하여 마지막 120 개 클래스에 맞게 분류 자만 미세 조정했습니다. 모든 교육을 통해 교육을 받으면 실적을 향상시킬 수 있습니다. 문제는 모델이 매우 느리다는 것입니다 (심지어 밤에 실행하게해도 몇 개의 신기원을 갖고 약 45 %의 정확도에 도달합니다. G

keras classification conv-neural-network pre-trained-model 2017-12-13

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