我已经在Keras中使用tensorflow实现了一个基本的MLP，我正在尝试解决一个二元分类问题。对于二元分类，sigmoid似乎是推荐的激活函数，我不太明白为什么，以及Keras如何处理这个问题。我知道sigmoid函数会产生0到1之间的值。我的理解是，对于使用sigmoid的分类问题，将有一个特定的阈值用于确定输入的类别(通常为0.5)。在Keras中，我没有看到任何指定此阈值的方法，所以我假设它是在后端隐式完成的？如果是这种情况，Keras如何区分在二元分类问题或回归问题中使用sigmoid？对于二元分类，我们需要一个二元值，但对于回归，我们需要一个标称值。我所看到的可能表明这
我正在尝试使用卡方(scikit-learn0.10)选择最佳特征。从总共80个训练文档中，我首先提取了227个特征，并从这227个特征中选择前10个特征。my_vectorizer=CountVectorizer(analyzer=MyAnalyzer())X_train=my_vectorizer.fit_transform(train_data)X_test=my_vectorizer.transform(test_data)Y_train=np.array(train_labels)Y_test=np.array(test_labels)X_train=np.clip(X_tr
我正在尝试使用keras对图像进行二进制分类。我的CNN模型在训练数据上训练有素(训练准确率约为90%，验证准确率约为93%)。但是在训练期间，如果我设置batchsize=15000，我会得到FigureI输出，如果我设置batchsize=50000，我会得到FigureII作为输出。有人可以告诉我出了什么问题吗？预测不应该取决于批量大小，对吗？我用于预测的代码:y=model.predict_classes(补丁，batch_size=50000，verbose=1)y=y.reshape((256,256))我的模型:-model=Sequential()model.add(C
我正在尝试安装python包scikit-learn。我一直收到错误消息。我试过了pipinstallscikit-learn错误如下所示。我的安装有什么问题？compileoptions:'-I/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Extras/lib/python/numpy/core/include-c'c++:sklearn/svm/src/libsvm/libsvm_template.cppclang:error:unknownargument:'-mno-fused-madd'[-Wunused-
我正在尝试在keras中实现全梯度下降。这意味着对于每个时期，我都在整个数据集上进行训练。这就是批量大小定义为训练集长度大小的原因。fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDensefromkeras.optimizersimportSGD,Adamfromkerasimportregularizersimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportrandomfromnumpy.randomimportseedimportrandom
我在Ubuntu14.04上安装了scikit-learn0.16.1，并且正在学习教程。SKL已安装所有默认配置。教程说明Thesourceofthistutorialcanbefoundwithinyourscikit-learnfolder:scikit-learn/doc/tutorial/text_analytics/我在整个驱动器上都使用了find，但没有“tutorial”文件夹。没有任何地方。有人知道这些文件的实际安装位置吗？ 最佳答案 查找包内容包的安装位置取决于您安装scikit-learn的方式如果您通过以
尝试按照在Rstudio链接上安装Keras和TensorFlow的说明进行操作时https://keras.rstudio.com/index.html我收到以下错误。这是一台运行Windows7的工作计算机。我不熟悉python，但我相信我已经正确安装了python3.6(我能够在SpyderIDE中运行简单的python代码)。在此先感谢您提供有关如何使此工作正常进行的任何建议。>install_keras()Creatingr-tensorflowcondaenvironmentforTensorFlowinstallation...Solvingenvironment:...
我有一个时间序列数据集，我正在尝试训练一个网络，使其过度拟合(显然，这只是第一步，然后我将与过度拟合作斗争)。网络有两层:LSTM(32个神经元)和Dense(1个神经元，无激活)训练/模型具有以下参数:epochs:20,steps_per_epoch:100,loss:"mse",optimizer:"rmsprop".TimeseriesGenerator生成输入系列:length:1,sampling_rate:1,batch_size:1.我希望网络只会记住这么小的数据集(我已经尝试了更复杂的网络但无济于事)并且训练数据集的损失几乎为零。事实并非如此，当我将training的
为什么我们安装scikit-learn包:condainstallscikit-learn然后使用名称sklearn在脚本中导入(模块来自)包，例如:fromsklearnimportx 最佳答案 scikit-learn不是python中的有效标识符，所以它不可能是那个。我想他们本可以将包命名为scikit_learn，但需要输入的内容很多，所以我想他们只是为了方便起见而决定缩短包名称。当然，如果您愿意，您可以:importsklearnasscikit_learn:-) 关于pyth
我在Keras中创建了一个模型(我是新手)，并且设法很好地训练了它。它需要300x300的图像并尝试将它们分为两组。#sizeofimageinpixelimg_rows,img_cols=300,300#numberofclasses(heredigits1to10)nb_classes=2#numberofconvolutionalfilterstousenb_filters=16#sizeofpoolingareaformaxpoolingnb_pool=20#convolutionkernelsizenb_conv=20X=np.vstack([X_train,X_test])
