keras

0熱

1答えて

イメージセグメンテーションのためにCNNをトレーニングしている間に、私の損失はどのように急増しますか？

私はケア1.2.2とテンソル1.4.0のバックエンドを使用しています。 私はunetアーキテクチャを使用しています。私は650x650ピクセルと6つのシャネルの708イメージを持っています。ミラーリングと回転でデータセットを増強し、合計4248枚の画像を作成しました。 私は2つのクラスを持って、私の損失関数はこの1つである： def jaccard_coef_loss(y_true, y_pred

tensorflow deep-learning keras image-segmentation loss-function 2017-12-28

---

0熱

1答えて

image.load_img誤差、Keras

Iは、次のコード from keras.preprocessing import image test_image = image.load_img('roi.jpg', target_size = (64, 64),grayscale=True) test_image = image.img_to_array(test_image) test_image = np.

python python-3.x keras anaconda pillow 2017-12-28

---

0熱

1答えて

Googleクラウドマシンラーニングエンジンで実行しているときにkeras flow_from_directoryを使用しています

Googleクラウドマシン学習エンジンでケラスモデルをトレーニングしたいと思います。私は現在、画像の拡大とローカルディレクトリから画像を取得しています。 train_datagen = ImageDataGenerator( preprocessing_function=preprocess_input, rotation_range=30, width_shif

keras google-cloud-ml 2017-12-28

---

0熱

1答えて

ニューラルネットワーク：トレーニングには使用されるが、新しいデータを予測するための特別な機能はありません。

サッカーゲームに勝つ人を予測するためにニューラルネットワークを使いたいと思います。私はいくつかの機能（チームのようなもの、チームの物理的な形状など）と出力を持って、どのチームが勝ったのか（もしかしたら死ぬのか）を知っています。 私のトレーニングでは、チームが得点したゴール数などの機能を追加したいと考えています。問題は、将来のゲームの最終結果を予測する際にこれらの機能を含めることができなくなることで

python neural-network keras recurrent-neural-network 2017-12-28

---

1熱

1答えて

ケラスでは、異なるタイプの複数の入力データをどのように適合させるのですか

私は（320 * 320）の形の3000画像とその撮影時間とそのラベルを持っています。これらの2種類のデータ（画像と時間）を使用してラベルを予測したいと考えています。メインのコードは次のよう： model.fit([main_input, additional_data], [labels], epochs=50, batch_size=32) しかし、私はデータaugumenti

keras 2017-12-29

---

0熱

1答えて

テキストと数字を組み合わせてon_hotを使用する方法

私はケラを使用しており、テキストを認識するためのモデルを訓練したいと思います。しかし、私のテキストの中には私も数字があります。私は何をすべき AttributeError: 'float' object has no attribute 'translate' 任意のアイデア：もちろん、それをどのように処理するかを知っていると私はこのエラーを取得していませんon_hotテキスト内の番号がありますの

keras one-hot 2017-12-29

---

0熱

1答えて

入力形状エラーresnet kerasでデータを訓練する

CNNでデータを訓練しようとしています。 x_train.shape (67197, 99, 81, 1) y_train.shape (67197, 12) と import keras import keras_resnet.models input_shape = (98,81,1) nclass = 12 x = keras.layer

neural-network keras conv-neural-network resnet 2017-12-29

---

0熱

1答えて

KerasのImageDataGeneratorは、画像ファイルにアクセスするとランダムにエラーをスローする

keras.preprocessing.image ImageDataGeneratorを使用して、ハードドライブ上のフォルダから画像をストリーミングしています。それは主に動作しますが、画像にアクセスするときにコードがランダムにエラーをスローします。エラーメッセージは次のようになります。 img = pil_image.open(path) File "C:\Program Files\Anac

python keras python-imaging-library 2017-12-29

---

0熱

1答えて

多次元入出力を使用してKerasモデルを構築するにはどうすればよいですか？

私はニューラルネットワークを構築して曲を作ります。私は1曲1行からのすべてのノートを持って一つのファイルには、1つの音符に対応しています 0 0 0.05511 0.78740 0 0 0.07874 0.50393 0 0 0.71653 1 0 0 0.50393 0 .. .. .. .. 私は、ニューラルネットワークに10最初のノートにを与えたいと私はそれが次のノートを与えたい

python multidimensional-array machine-learning neural-network keras 2017-12-29

---

0熱

1答えて

カスタム損失機能：y_predのデータにmodel.predictを実行します。

画像をノイズ除去するためにネットワークを訓練しています。これはCIFAR10データセットを使用しています。私は損失がmse/classification_accuracyになるようにカスタム損失関数を生成しようとしています。 私のネットワークが入力として32x32（ノイズの多い）画像を受け取り、32x32（ノイズなし）の画像を予測すると、y_predとY_trueは32x32画像の配列になると仮定

tensorflow keras metrics loss loss-function 2017-12-30

---