我找不到Keras如何定义“准确性”和“损失”。我知道我可以指定不同的指标(例如mse、交叉熵)——但keras会打印出标准的“准确度”。那是怎么定义的？损失也是如此:我知道我可以指定不同类型的正则化——那些在损失中吗？理想情况下，我想打印出用于定义它的方程式；如果没有，我会在这里回答。 最佳答案 看看metrics.py，在那里您可以找到所有可用指标的定义，包括不同类型的准确性。除非您在编译模型时将其添加到所需指标列表中，否则不会打印准确度。根据定义，正则化器被添加到损失中。例如，见add_lossLayer类的方法。更新accu
我正在尝试构建一个LSTM自动编码器，目标是从序列中获取固定大小的向量，该向量尽可能好地表示该序列。这个自动编码器由两部分组成:LSTM编码器:接受一个序列并返回一个输出向量(return_sequences=False)LSTM解码器:获取一个输出向量并返回一个序列(return_sequences=True)所以，最后，编码器是多对一LSTM，解码器是一对多LSTM。图片来源:AndrejKarpathy在高层次上，编码看起来像这样(类似于here的描述):encoder=Model(...)decoder=Model(...)autoencoder=Model(encoder.i
我正在尝试构建一个LSTM自动编码器，目标是从序列中获取固定大小的向量，该向量尽可能好地表示该序列。这个自动编码器由两部分组成:LSTM编码器:接受一个序列并返回一个输出向量(return_sequences=False)LSTM解码器:获取一个输出向量并返回一个序列(return_sequences=True)所以，最后，编码器是多对一LSTM，解码器是一对多LSTM。图片来源:AndrejKarpathy在高层次上，编码看起来像这样(类似于here的描述):encoder=Model(...)decoder=Model(...)autoencoder=Model(encoder.i
我正在尝试进行迁移学习；为此，我想删除神经网络的最后两层并添加另外两层。这是一个也输出相同错误的示例代码。fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportInput,Flattenfromkeras.layers.convolutionalimportConvolution2D,MaxPooling2Dfromkeras.layers.coreimportDropout,Activationfromkeras.layers.poolingimportGlobalAveragePooling2Dfromkeras.modelsi
我正在尝试进行迁移学习；为此，我想删除神经网络的最后两层并添加另外两层。这是一个也输出相同错误的示例代码。fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportInput,Flattenfromkeras.layers.convolutionalimportConvolution2D,MaxPooling2Dfromkeras.layers.coreimportDropout,Activationfromkeras.layers.poolingimportGlobalAveragePooling2Dfromkeras.modelsi
我正在尝试从我训练的模型中保存和加载权重。我用来保存模型的代码是。TensorBoard(log_dir='/output')model.fit_generator(image_a_b_gen(batch_size),steps_per_epoch=1,epochs=1)model.save_weights('model.hdf5')model.save_weights('myModel.h5')如果这是不正确的方法，或者是否有更好的方法，请告诉我。但是当我尝试加载它们时，使用这个，fromkeras.modelsimportload_modelmodel=load_model('my
我正在尝试从我训练的模型中保存和加载权重。我用来保存模型的代码是。TensorBoard(log_dir='/output')model.fit_generator(image_a_b_gen(batch_size),steps_per_epoch=1,epochs=1)model.save_weights('model.hdf5')model.save_weights('myModel.h5')如果这是不正确的方法，或者是否有更好的方法，请告诉我。但是当我尝试加载它们时，使用这个，fromkeras.modelsimportload_modelmodel=load_model('my
我想编写一个带有神经网络超参数和模型架构的*.txt文件。是否可以将对象model.summary()写入我的输出文件？(...)summary=str(model.summary())(...)out=open(filename+'report.txt','w')out.write(summary)out.close正如您在下面看到的那样，我碰巧得到“无”。Hyperparameters=========================learning_rate:0.01momentum:0.8decay:0.0batchsize:128no.epochs:3dropout:0.5-
我想编写一个带有神经网络超参数和模型架构的*.txt文件。是否可以将对象model.summary()写入我的输出文件？(...)summary=str(model.summary())(...)out=open(filename+'report.txt','w')out.write(summary)out.close正如您在下面看到的那样，我碰巧得到“无”。Hyperparameters=========================learning_rate:0.01momentum:0.8decay:0.0batchsize:128no.epochs:3dropout:0.5-
我是keras的新手，当我尝试在我的linux上运行我的第一个keras程序时，事情并没有如我所愿。这是我的python代码:importnumpyasnpnp.random.seed(123)fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Dropout,Activation,Flattenfromkeras.layersimportConvolution2D,MaxPooling2Dfromkeras.utilsimportnp_utilsfromkeras.datasetsimportmnist(X_trai
