loss

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카산드라 클러스터 핑 손실

우리는 3 개의 노드 카산드라 클러스터가 있습니다. 2 노드는 EU (종자)에 있고 1 노드는 미국에 있습니다. 때로는 EU와 미국의 노드간에 노드 간의 핑 문제가 발생합니다.. 네트워크 문제가 발생하면 미국 노드에서 일부 데이터가 손실됩니다. 복구를 위해 수동으로 nodetool repair을 시작해야합니다. 이 사건을 어떻게 다루는 지 조언 해 줄 수있

ping cassandra-3.0 loss 2017-12-24

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맞춤형 손실 기능 : y_pred의 데이터에 model.predict 수행

나는 CIFAR10 데이터 세트를 사용하여 이미지를 제거하기 위해 네트워크를 교육하고 있습니다. 손실이 mse/classification_accuracy가되도록 사용자 지정 손실 함수를 생성하려고합니다. 내 네트워크가 32x32 (시끄러운) 이미지를 입력 받고 32x32 (노이즈가있는) 이미지를 예측한다고 가정하면 y_pred 및 Y_true는 32x32

tensorflow keras metrics loss loss-function 2017-12-30

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훈련 중 Keras - negative 손실 및 val_loss

Keras에 작은 신경망이 있습니다. contextTrain, contextTest, utteranceTrain, utteranceTest = train_test_split(context, utterance, test_size=0.1, random_state=1) model = Sequential() model.add(LSTM(input_shape=co

neural-network keras lstm loss 2017-11-11

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Keras : 손실 함수에서 레이어의 가중치를 사용하는 방법은 무엇입니까?

나는 keras에 커스텀 손실 기능을 구현 중이다. 모델은 autoencoder입니다. 첫 번째 레이어는 (batch_size, sentence_length) 크기의 입력을 (batch_size, sentence_length, embedding_dimension)에 포함시키는 포함 레이어입니다. 그런 다음 모델은 임베딩을 특정 차원의 벡터로 압축하고 마지막

keras embedding tensor loss 2017-11-16

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손실 함수 값은 새로운 모델 출시와 다르게 수렴합니다.

나는 보험 프라임을 예측하기 위해 회귀 분석을 통한 신경망 모델을 구축합니다. 내 손실 함수는 0에 가까울 때까지 감소하지만 손실 함수 값은 새로운 모델 출시와 다르게 수렴합니다. ... Epoch: 30/30 Train Loss: 0.1665 Epoch: 30/30 Validation Loss: 1.2689 ... Epoch: 30/30 Trai

python-3.x tensorflow neural-network regression loss 2017-11-20

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VGG 기반 모델에서 돌출 맵을 생성 할 때 손실이 감소하지 않습니다.

제 작업은 VGG 기반 네트워크를 통해 돌출 맵을 얻는 것입니다. 그러나 내가 상상하는대로 mse 손실은 감소하지 않을 것입니다. 그래서 내 손실이 줄어들지 않는 이유를 찾을 수 없습니다. ps. 교육 데이터 세트는 SALICON입니다. 다음은 출력입니다 : training epoch 1, loss value is 0.041423566639423 trai

tensorflow deep-learning training-data loss 2017-11-23

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Keras - 손실 및 val_loss 증가

나는 훈련 chatbot을위한 LSTM을 사용하여 Keras에 신경망을 가지고 있습니다. contextTrain, contextTest, utteranceTrain, utteranceTest = train_test_split(context, utterance, test_size=0.1, random_state=1) model = Sequential()

python numpy keras lstm loss 2017-11-24

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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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다음 중 어느 것이 더 효율적입니까? tf.where 또는 요소 별 곱셈?

(P) 예측치와 (G) 텐서로 주어진 손실 값을 제거하기 위해 0s and 1s으로 구성된 마스크 텐서 (M)을 사용하는 손실 함수를 구현 중입니다. 요소 현명한 곱셈 : loss = K.sum(M * K.binary_crossentropy(G, P)) 조건 선택 : 그래서 bin_ce = K.binary_crossentropy(G, P) loss = K

python tensorflow deep-learning keras loss 2017-10-09

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CNN에서 어떤 빠른 손실 수렴이 나타 납니까?

두 개의 다른 DL 라이브러리 (Caffe e Tensorflow)에서 두 개의 CNN (AlexNet e GoogLeNet)을 교육하고 있습니다. 네트워크는 각 도서관의 개발자 팀에 의해 구현되었습니다. (here 및 here) 원래 Imagenet 데이터 세트를 1 카테고리의 1024 이미지로 축소했지만 네트워크에서 분류하기 위해 1000 개의 카테고리

batch-file tensorflow deep-learning caffe loss 2017-12-05

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