keras-layer

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Keras CNNを使用してバイナリクラシファイアを構築したいと思います。私はこのようになり、入力データは約6000行あります >> print(X_train[0]) [[[-1.06405307 -1.06685851 -1.05989663 -1.06273152] [-1.06295958 -1.06655996 -1.05969803 -1.06382503] [

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ケラスのランダムシードシーケンシャルモデルを設定しても、結果は異なります

このモデルでは再現性のある結果が得られない理由を知りたい人はいらっしゃいますか？これは、私が使用するたびに、テストセットや他の検証セットの精度値を変更します。私は定義された種を使用しています。私はなぜそれが起こっているのか理解できません。以下はは、私のコードの一部です： np.random.seed(7) # Create the model def create_model(neuron

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ケラス - ソフトマックストップN - ロス機能

私のシナリオに合わせてケラスを使用する方法に問題があります。出力レイヤーでは、各アイテムの確率を出力します。私は上位N個のアイテム（すなわち確率が最も高いアイテム）をとり、それらが真理値のサブセットであるかどうかを確認したい（アイテムのセットを持つ）。このシナリオでは、負の対数尤度をコンパイルする必要があります。私はそれをどうやってやってもいいか尋ねてもいいですか？ご協力いただきありがとうござい

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Keras Concatenate TypeError：__init __（）は引数 'axis'に複数の値を持っています

私はStackOverflowとDeepLearningとKeras/Tensorflowの新機能です。私は私の質問がそんなにばかげていないことを願っています。現在、Unetを再作成しようとしています。 2つのレイヤの出力をマージする必要がある「アップコンボリューション」の部分で、私は前述のエラーを受け取りました。（TypeError例外：INITは（）の引数に複数の値 '軸' を得た） Ke

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ケラスレイヤMasking（）と埋め込み（mask_zero = True）に違いはありますか？

埋め込み層のドキュメントはこちらです： https://keras.io/layers/embeddings/ とマスキング層のためのドキュメントはここにある： https://keras.io/layers/recurrent/ 私はそこに違いを見つける傾けます。特定の状況でレイヤーの1つが優先されるべきですか？

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'conv2d_2/convolution'の1から3を引いた負の次元のサイズ

Kerasの入力レイヤーを宣言するときにこのエラーメッセージが表示されます。 https://github.com/IntellijSys/tensorflow/blob/master/Keras.ipynb してくださいアドバイス： ValueError: Negative dimension size caused by subtracting 3 from 1 for 'conv2d_2/c

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どのようにニューラルネットワークの精度を解決するために一定の問題になる？

私はいくつかの単純なモデルで使用しています：Xの値が0または1.0よりも低い下いくつかのどちらかである model = Sequential() model.add(Dense(12, input_dim=len(allKeys), activation='tanh', kernel_initializer='uniform')) model.add(Dense(31, activation

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KerasのLSTMの複数レイヤ隠しレイヤー

x = Input(shape=(timesteps, input_dim,)) # LSTM encoding h = LSTM(2048)(x) これはインターネットからダウンロードしたファイルのコード行です。私はhが2048台の単層LSTM層を保持していると思います。どのようにしてそれを複数のレイヤ、すなわち2つの隠れたレイヤにすることができますか

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保存されたKerasモデルにレイヤーを追加できません。 'Model'オブジェクトには 'add'という属性はありません

model.save()を使ってモデルを保存しました。モデルをリロードしていくつかのレイヤーを追加し、いくつかのハイパーパラメータを調整しようとしていますが、AttributeErrorがスローされます。 load_model()を使用してモデルを読み込みます。私は、保存されたレイヤーにレイヤーを追加する方法を理解していないと思います。誰かがここで私を導くことができれば、それは素晴らしいことにな