keras-layer

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    Kerasモデル - Unet Image Segmentation

    KerasモデルAPIを使用してUNetを再作成しようとしていますが、セルの画像とセグメント化されたバージョンを収集しており、モデルを訓練しようとしています。そうすることで、別のセルをアップロードして、セグメント化されたバージョンのイメージを予測として取得できます。 File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\trai
    python-3.x machine-learning computer-vision keras keras-layer 2017-12-05

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    KerasのLSTM重みの順番

    学習したLSTMモデルの単純な評価（フォワードパス）を試みていますが、zからf_t、i_t、o_t、c_inをどのような順序で抽出できるかわかりません。それらが一括して計算されるのは私の理解です。私の入力シーケンスがある ： input_seq = np.array([[[0.725323664], [0.7671179], [0.805884672]]])
    tensorflow keras keras-layer 2017-12-05

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    ケラスのレイヤーを連結する方法は？このような

    マイコード： balabala... conv_model.add(keras.layers.Flatten()) input2 = keras.models.Sequential() input2.add(keras.layers.Activation('linear', input_shape=(1,))) model = keras.models.Sequential() mo
    tensorflow keras keras-layer 2017-12-12

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    Keramの新しいバージョンでは、return_sequence = LSTMと同等です。

    私はケアのバックエンドとしてテンソルフローを使用しています。 LSTMのためのチュートリアルの一つで、それが keras.layers.LSTM(units, activation='tanh', recurrent_activation='hard_sigmoid', use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform',
    keras lstm keras-layer rnn 2017-12-12

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    ケラスの予測中にドロップアウトを無効にするにはどうすればいいですか？

    私はケラスのニューラルネットワークモデルでドロップアウトを使用しています。ちょっとしたコードは次のようなものです model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(classes)) テストのために、私はpreds = model_1.predict_proba(image)を使用しています。 しかし、テスト中にドロップアウトも発生してはならないスコアを予測する
    machine-learning neural-network deep-learning keras keras-layer 2017-12-13

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    Keras - ImportError：名前 'CuDNNLSTM'をインポートできません

    CuDNNLSTM Kerasセルを使用してリカレントニューラルネットワーク（doc here）のトレーニング速度を向上させようとしています。 私が実行します。 from keras.layers import Bidirectional, CuDNNLSTM 私はこのエラーを取得する： ImportError: cannot import name 'CuDNNLSTM' 私の構成はKera
    keras keras-layer cudnn 2017-12-17

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    Keras-SegNetはImageDataGeneratorとfitまたはfit_generatorを使用します

    インポートデータセットに関する問題は私を狂わせるでしょう。 これは私のsegnetコードの一部です。 画像&のマスクデータのインポートに関する質問に焦点を当てます。 print("CNN Model created.") ###training data data_gen_args = dict() image_datagen = ImageDataGenerator(**data_gen
    tensorflow deep-learning keras image-segmentation keras-layer 2017-12-21

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    Kerasはどのように入力データを読み込みますか？

    私はプロジェクトのためにKerasを使用していますが、私はKerasが入力されたデータをどのように使用するかを理解していない、それが第一の層を作成するときにKerasが私たちの入力データを読み込む方法と言うことです。例えば ： モデル=シーケンシャル（） model.add（高密度（10、活性化= 'シグモイド'、input_dim = 3、名前= 'レイヤ1'）） このモデルでは、10個のニュー
    python machine-learning neural-network keras keras-layer 2017-12-27

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    カスタムレイヤオブジェクトを持つKeras 'load_model'

    私は単純なカスタムレイヤオブジェクトを使用して、コレスキー分解によるマルチヴァーテールノーマルノイズを生成します。すべて正常に動作しますが、 'load_model'は 'ModelCheckPoint'によって保存された最良のモデルを読み込みます。 カスタム層である：ここ import kears as ks import keras.backend as K class MVGauss
    python keras keras-layer 2017-12-30

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    はKerasのMnist入力形状

    を決定し、私はそれは私がkerasシーケンシャルモデルを作りたい画像サイズ28 * 28 と60000個のチャネルを意味 (60000, 28, 28) としてxtrain.shapeてきました。 input_shapeがどのように見えるべきモデル形状 model = Sequential() model.add(Convolution2D(32,3,activation='relu',in
    machine-learning keras conv-neural-network mnist keras-layer 2017-12-31
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