我正在使用这个关于自动编码器的教程:https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html所有代码都可以正常工作，但是当我为正则化参数(教程代码中定义的参数)设置10e-5时，性能非常差(结果模糊)。事实上，我需要将正则化降低到10e-8以获得正确的输出。我的问题如下:为什么结果和教程差别这么大？同样的数据，同样的参数，没想到差别这么大。我怀疑Keras函数的默认行为已从2016年5月14日起更改(在所有情况下都执行自动批归一化？)。输出使用10e-5正则化(模糊)；val_loss在50个时期后为0.2967，在100个时期
我正在试用tensorflowKeras后端。它不断将这些过于冗长的消息打印到终端，这会破坏probar记录器的输出。比如下面的。h1/2004608/3629568[..............................]-ETA:849s-loss:1.1816Itensorflow/core/common_runtime/gpu/pool_allocator.cc:244]PoolAllocator:After4208getrequests,put_count=4193evicted_count=1000eviction_rate=0.238493andunsatisfie
我想使用keras框架构建和训练神经网络。我将keras配置为使用Tensorflow作为后端。在我用keras训练模型后，我尝试只使用Tensorflow。我可以访问session并获取tensorflow图。但是我不知道如何使用tensorflow图来进行预测。我用下面的教程搭建了一个网络http://machinelearningmastery.com/tutorial-first-neural-network-python-keras/在train()方法中，我仅使用keras构建和训练模型并保存keras和tensorflow模型在eval()方法中这是我的代码:fromke
我对Recurrentshop和Keras有疑问。我正在尝试在循环模型中使用连接和多维张量，但无论我如何安排输入、形状和batch_shape，我都会遇到维度问题。最少的代码:fromkeras.layersimport*fromkeras.modelsimport*fromrecurrentshopimport*fromkeras.layersimportConcatenateinput_shape=(128,128,3)x_t=Input(shape=(128,128,3,))h_tm1=Input(shape=(128,128,3,))h_t1=Concatenate()([x_
我正在尝试训练this建议的模型研究论文，其中我将卷积层的一半过滤器设置为Gabor过滤器，其余是默认初始化的随机权重。通常，如果我必须将层设置为不可训练，我将trainable属性设置为False。但在这里我只需要卡住一层的一半过滤器，我不知道该怎么做。任何帮助将非常感激。我正在使用带有Tensorflow后端的Keras。 最佳答案 如何制作两个获得相同输入和(几乎)相同参数的卷积层？因此，其中一层在初始化时可通过随机权重进行训练，而另一层不可通过gabor滤波器进行训练。然后您可以将两个层的输出合并在一起，看起来就像是一个卷积
在下面的神经网络训练的Keras和Tensorflow实现中，keras实现中的model.train_on_batch([x],[y])与sess有何不同。run([train_optimizer,cross_entropy,accuracy_op],feed_dict=feed_dict)在Tensorflow实现中？特别是:这两行如何导致训练中的不同计算？:keras_version.pyinput_x=Input(shape=input_shape,name="x")c=Dense(num_classes,activation="softmax")(input_x)model=
我已经将一系列图像读取到形状为(7338,225,1024,3)的numpy数组中，其中7338是样本大小，225是时间步长，1024(32x32)是扁平图像像素，在3channel(RGB)中。我有一个带有LSTM层的顺序模型:model=Sequential()model.add(LSTM(128,input_shape=(225,1024,3))但这会导致错误:Input0isincompatiblewithlayerlstm_1:expectedndim=3,foundndim=4documentation提到LSTM层的输入张量应该是形状为(batch_size,timest
我在Keras中使用LSTM实现了一个预测模型。数据集间隔15分钟，我预测future的12个步骤。该模型对问题表现良好。但是做出的预测有一个小问题。它显示出小的偏移效果。要获得更清晰的图片，请参见下面的附图。如何处理这个问题。？必须如何转换数据才能处理此类问题。？下面给出了我使用的模型init_lstm=RandomUniform(minval=-.05,maxval=.05)init_dense_1=RandomUniform(minval=-.03,maxval=.06)model=Sequential()model.add(LSTM(15,input_shape=(X.shap
假设我将以下神经网络拟合为二元分类问题:model=Sequential()model.add(Dense(21,input_dim=19,init='uniform',activation='relu'))model.add(Dense(80,init='uniform',activation='relu'))model.add(Dense(80,init='uniform',activation='relu'))model.add(Dense(1,init='uniform',activation='sigmoid'))#Compilemodelmodel.compile(loss
我正在使用具有60000个训练图像和10000个测试图像的MNIST示例。如何找出10000张测试图像中的哪一张分类/预测错误？ 最佳答案 只需使用model.predict_classes()并将输出与真实标签进行比较。即:incorrects=np.nonzero(model.predict_class(X_test).reshape((-1,))!=y_test)获取错误预测的索引 关于python-如何在测试集中找到错误的预测案例(使用Keras的CNN)，我们在StackOve
