我有一个定义为顺序模型的有状态LSTM:model=Sequential()model.add(LSTM(...,stateful=True))...稍后，我将其用作功能模型:input_1,input_2=Input(...),Input(...)output_1=model(input_1)output_2=model(input_2)#Isthestatefrominput_1preserved?当我们在input_2上再次应用model时，来自input_1的状态是否保留？如果是，如何在调用之间重置模型状态？ 最佳答案 根据
CAT-Net:用于图像拼接检测和定位的压缩伪迹跟踪网络发布于WACV2021代码链接：https://github.com/mjkwon2021/CAT-Net摘要检测和定位图像拼接已经成为打击恶意伪造的重要手段。局部拼接区域的一个主要挑战是区分真实和篡改的区域的固有属性，如压缩伪迹。我们提出了CAT-Net，一个包含RGB和DCT流的端到端全卷积神经网络，以共同学习RGB和DCT域压缩伪影的取证特征。每个流考虑多重分辨率来处理拼接对象的各种形状和大小。DCT流在双JPEG检测时被预先训练以利用JPEG伪影。该方法在JPEG或非JPEG图像的局部拼接区域的定位上优于最先进的神经网络。引言给定
我有一个小型的3层神经网络，其中包含两个输入神经元、两个隐藏神经元和一个输出神经元。我试图坚持以下仅使用2个隐藏神经元的格式。我试图展示如何将其用作XOR逻辑门，但是只有两个隐藏的神经元在1,000,000次迭代后得到以下糟糕的输出!Input:00Output:[0.01039096]Input:10Output:[0.93708829]Input:01Output:[0.93599738]Input:11Output:[0.51917667]如果我使用三个隐藏的神经元，我将通过100,000次迭代获得更好的输出:Input:00Output:[0.01831612]Input:10
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
我正在查看TensorFlow具有的用于处理梯度的示例代码:#Createanoptimizer.opt=GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.1)#Computethegradientsforalistofvariables.grads_and_vars=opt.compute_gradients(loss,)#grads_and_varsisalistoftuples(gradient,variable).Dowhateveryou#needtothe'gradient'part,forexamplecapthem,etc.capped_
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
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
我一直在使用Tensorflow进行回归。我的神经网络非常小，有10个输入神经元，单层有12个隐藏神经元和5个输出神经元。激活函数是relu成本是产出与实际值(value)之间距离的平方我的神经网络与其他优化器(例如GradientDescent、Adam、Adagrad)一起正确训练。但是，当我尝试使用Adadelta时，神经网络根本无法训练。变量在每一步都保持不变。我尝试了每个可能的初始学习率(从1.0e-6到10)和不同的权重初始化:它总是一样的。有没有人知道发生了什么事？非常感谢 最佳答案 简短回答:不要使用Adadelta
我一直在上神经网络类(class)，但并不真正理解为什么我从逻辑回归和两层神经网络(输入层和输出层)的准确度得分中得到不同的结果。输出层使用sigmoid激活函数。根据我学到的知识，我们可以在神经网络中使用sigmoid激活函数来计算概率。如果不完全相同，这应该与逻辑回归试图实现的目标非常相似。然后从那里反向传播以使用梯度下降最小化错误。可能有一个简单的解释，但我不明白为什么准确性分数差异如此之大。在这个例子中，我没有使用任何训练或测试集，只是简单的数据来证明我不理解的地方。逻辑回归的准确率为71.4%。在下面的示例中，我刚刚为“X”和结果“y”数组创建了数字。当结果等于“1”时，我故
