我使用Keras和Theano作为后端，并且我有顺序神经网络模型。我想知道跟随之间有区别吗？model.add(Convolution2D(32,3,3,activation='relu'))和model.add(Convolution2D(32,3,3))model.add(Activation('relu')) 最佳答案 它们本质上是一样的。将其分开放置的好处是您可以在其间添加其他层(例如BatchNormalization)。在Keras中，如果不指定，Convolution2D会默认使用'linear'激活，也就是恒等函数d
我在Python3中有一个Keras模型(顺序):classLossHistory(keras.callbacks.Callback):defon_train_begin(self,logs={}):self.matthews_correlation=[]defon_epoch_end(self,batch,logs={}):self.matthews_correlation.append(logs.get('matthews_correlation'))...model.compile(loss='mean_squared_error',optimizer='adam',metric
我有这样的输入:[[1,2,3][4,5,6][7,8,9]...]形状(1,num_samples,num_features)，标签如下所示:[[0,1][1,0][1,0]...]形状(1,num_samples,2)。但是，当我尝试运行以下Keras代码时，出现此错误:ValueError:检查模型目标时出错:预期dense_1具有2个维度，但得到形状为(1,8038,2)的数组。从我读过的内容来看，这似乎源于我的标签是二维的，而不仅仅是整数。这是否正确？如果正确，我如何在Keras中使用one-hot标签？代码如下:num_features=463trX=np.random(8
我从四次多项式生成了一些数据，并想在Keras中创建一个回归模型来拟合这个多项式。问题是拟合后的预测似乎基本上是线性的。由于这是我第一次使用神经网络，我认为我犯了一个非常微不足道和愚蠢的错误。这是我的代码:model=Sequential()model.add(Dense(units=200,input_dim=1))model.add(Activation('relu'))model.add(Dense(units=45))model.add(Activation('relu'))model.add(Dense(units=1))model.compile(loss='mean_sq
(抱歉发了这么长的帖子)全部，我想使用预训练Inceptionv3模型的瓶颈特征来预测我的输入图像的分类。在训练模型和预测分类之前，我尝试了3种不同的方法来提取瓶颈特征。我的3种方法产生了不同的瓶颈特征(不仅在值上，甚至在大小上也不同)。方法1和2中我的瓶颈特征的大小:(输入图像的数量)x3x3x2048方法3中我的瓶颈特征的大小:(输入图像的数量)x2048为什么基于Keras的Inceptionv3模型和原生Tensorflow模型的大小不同？我的猜测是，当我在Keras中说include_top=False时，我并没有提取“pool_3/_reshape:0”层。这个对吗？如果是
在使用TensorFlow一段时间后，我阅读了一些Keras教程并实现了一些示例。我找到了几个使用keras.losses.binary_crossentropy作为损失函数的卷积自动编码器的教程。我认为binary_crossentropy应该不是一个多类损失函数并且很可能会使用二进制标签，但实际上Keras(TFPython后端)调用tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits，它实际上用于具有不互斥的多个独立类的分类任务。另一方面，我对categorical_crossentropy的期望是用于多类分类，其中目标类有相互依赖，但不一定是一个-热编
为了学习KerasLSTM和RNN，我想创建一个简单的问题来解决:给定一个正弦波，我们可以预测它的频率吗？我不希望一个简单的神经网络能够预测频率，因为时间的概念在这里很重要。然而，即使使用LSTM，我也无法学习频率；我能够学习一个平凡的零作为估计频率(即使对于火车样本)。这是创建训练集的代码。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefcreate_sine(frequency):returnnp.sin(frequency*np.linspace(0,2*np.pi,2000))train_x=np.array([create_sine
我将keras中的两个VGG网络结合在一起进行分类任务。当我运行程序时，它显示错误:RuntimeError:Thename"predictions"isused2timesinthemodel.Alllayernamesshouldbeunique.我很困惑，因为我在我的代码中只使用了一次预测层:fromkeras.layersimportDenseimportkerasfromkeras.modelsimportModelmodel1=keras.applications.vgg16.VGG16(include_top=True,weights='imagenet',input_t
我已经安装了Anaconda的Tensorflow和Keras(在Windows10上)，我创建了一个使用Python3.5.2的环境(Anaconda中的原始环境是Python3.6)。当我尝试执行importkerasasks时，我得到了ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'keras'。我试图通过sys.path.append(C:\\Users\\...\\Anaconda3\\python.exe)解决这个问题同时使用笔记本电脑和控制台，但我仍然遇到同样的错误。我该如何解决这个问题？ 最佳答案
我正在处理时间序列数据，输出future60天的预测。我目前使用均方误差作为我的损失函数，结果很糟糕我想实现加权均方误差，以便早期输出比后期输出重要得多。加权均方根公式:所以我需要一些方法来迭代张量的元素，使用索引(因为我需要同时迭代预测值和真实值，然后将结果写入只有一个元素的张量。它们都是(?,60)但实际上是(1,60)列表。而且我所做的一切都没有奏效。这是损坏版本的代码defweighted_mse(y_true,y_pred):wmse=K.cast(0.0,'float')size=K.shape(y_true)[0]foriinrange(0,K.eval(size)):w
