keras

0熱

1答えて

AssertionError Kerasを使用してTimeDistributed LayerでAutoencoderをスタックするとき

Kerasを使用して自動エンコーダを実装し、続いてTimeDistributedレイヤを実装しています。しかし、私はAssertionErrorで会った。トレースバックログ： Traceback (most recent call last): File "test3.py", line 115, in <module> model.fit(x_train, y_train,

0熱

1答えて

ケアや類似のCNNツールを対になった画像に使用して座標合わせできますか？

私は、粒子物理学検出器によって撮影された画像を2つのクラスに分けるために分類器を訓練しようとしています。各画像について、私はまた、粒子相互作用が起こった場所を記述する座標（x、y、z）を有する。その座標は、目でこれらの画像を理解することは非常に有用であるが、画像画素を重み付けする明白な変換を有していない。私はscikit-learnで、座標の3軸と画像の10x10ピクセルの103個のフィーチャを

28熱

3答えて

ケラス、モデルを訓練した後、どのように予測するのですか？

私はreuters-exampleデータセットで遊んでいて、うまく動作しています（私のモデルは訓練されています）。私はモデルを保存する方法を読んだので、後で再び使用するためにロードすることができました。しかし、この保存されたモデルを使って新しいテキストを予測するにはどうすればよいですか？ models.predict()は使用しますか？このテキストを特別な方法で準備する必要がありますか？は私が

0熱

1答えて

keras（深層学習ライブラリ）の分類精度損失関数を書くには？

ケラス（深層学習ライブラリ）の分類精度損失関数の書き方は？分類精度の低下は、間違った予測の割合です（＃間違った/＃データポイント）。これに対してカスタム損失機能を記述することはできますか？ありがとうございました。

1熱

1答えて

Kerasフレームワークに入力をマッサージする方法は？

私はケラスを初めて使いました。ドキュメントやケラスのexamplesフォルダを読んでいたにもかかわらず、私はまだすべてを合わせる方法に苦労しています。特に、私は簡単なタスクから始めたいと思います。トークンのシーケンスがあり、トークンごとにラベルが1つだけあります。私は必要に応じてより多くの(token, label)トレーニングペアを生成することができるので、このような多くのトレーニングデータを

4熱

1答えて

Kerasの出力レイヤの形状がCNNの入力と比較して一致しません

出力の次元が入力の次元と異なる場合、Kerasでエラーが発生します。私は20がどこから来るのか分かりません。私のすべての次元は18と表示されているようです。また、convolution2d_70の出力シェイプでは 'multiple'と表示されるので、その意味がわかりません。何か案は？例外：モデルターゲットエラーチェック：形状を有することが期待convolution2d_70（なし、1、36L、

4熱

2答えて

Kerasで高密度層と繰り返し層をマージする

2つの最初の層がフィードフォワードで、最後の層が反復するニューラルネットワークを構築したいと思います。 model = Sequential() model.add(Dense(150, input_dim=23,init='normal',activation='relu')) model.add(Dense(80,activation='relu',init='normal')) mod

3熱

1答えて

model.predict（）とmodel.fit（）は何をしますか？

私はthis reinforcement learning tutorial を通過することだし、それはこれまでのところ、本当に素晴らしかったですが、誰かが newQ = model.predict(new_state.reshape(1,64), batch_size=1) と model.fit(X_train, y_train, batch_size=batchSize, nb_epoc