keras-2

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私はシリーズ予測のための簡単なKerasモデルを使用しています。私はシリーズ全体にわたって正規化された入力を供給しています。モデルの予測精度は、トレーニング中に正しいと思われます。しかし、model.predict()関数の出力をプロットすると、出力が何らかのスケーリングを受けていることがわかります。それはある種の標準化/標準化タイプのスケーリングのようです。トレーニングでバッチサイズを変更

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Keras：TypeError：（ 'キーワード引数が理解できません：'、 'nb_depth'）

私はPythonで動画にKerasライブラリを使用しています。私のKerasバージョンは2.0.2 kernel_size=3 model = Sequential() model.add(Convolution3D(nb_filters[0], kernel_size,nb_depth=nb_conv[0], nb_row=nb_conv[0], nb_col=nb_co

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Kerasを使用したトレーニングスパースモデル

私はスパースモデルをトレーニングしようとしています。つまり、モデルパラメータの一部が最適化中にゼロのままでなければなりません。 Kerasでは、オプティマイザがマスクされたマスクを更新しないように、パラメータのマスクを定義することは可能ですか？残念ながら、パラメータをより細かくマスクする必要があるため、1つのレイヤをフリーズすることはできません。

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フォルダーに表示されたケラスで複数の画像を読み取るには？

複数の画像をフォルダに読み込んで、連続して処理したい。私はkerasとtheanoをバックエンドとして使用しています。どうやってやるの？

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kerasのpythonを使って機能を.matファイルと.txtファイルに保存するには？

予想される機能を.mat形式に保存し、.txt形式をkerasに保存して、Matlabでの後続処理を行いたいとします。私を助けてください。ありがとう。

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Kerasはモデル出力を新しいレイヤーとしてマージ/連結します

私は、事前モデルの畳み込み関数マップをマスターモデルの入力フィーチャとして使用します。 for i in range(len(models)): model = models[i] for lay in model.layers: lay.name = lay.name + "_" + str(i) # Remove the last classifica

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単一畳み込みレイヤーから始まり、2つの異なる畳み込みレイヤーに出力されるモデルを作成するにはどうすればいいですか

シーケンシャルではないケラスでモデルを生成できますか？畳み込み層であるが、開始入力は共通畳み込み出力である。

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Keras複数入力AttributeError： 'NoneType'オブジェクトに属性 'inbound_nodes'がありません

私は下の図にilustratedとしてモデルを構築しようとしています。そのアイデアは、複数のカテゴリー的特徴（ワンホットベクトル）を取り、それらを別々に埋め込み、それらの埋め込まれたベクトルをLSTMの3Dテンソルと組み合わせることです。 Keras2.0.2で次のコードで複数の入力とModel()オブジェクトを作成する場合、それはthis質問と同様AttributeError: 'NoneTy