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の値を、fit_generator（）関数を呼び出すときに0,に設定する必要がありますか？

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keras.preprocessing.textでTokenizerを使用しているときにメモリが不足しています

kerasを使用して文章を分類するRNNモデルを作成したいと思います。私は、次のコードを試してみました： docs = [] with open('all_dga.txt', 'r') as f: for line in f.readlines(): dga_domain, _ = line.split(' ') docs.append(dga_domain)

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ニューラルネットワークモデルは、損失関数として加重平均（Sum）二乗誤差を使用できますか？

私はこの分野の研究には何もないので、おそらくこれはかなりばかげた質問です。私は通常のANNを構築したいが、私は損失関数として加重平均二乗誤差を使用できるかどうか分からない。各サンプルを等しく扱っていない場合、私は、サンプルのカテゴリのいくつかについて他のものよりも予測精度をより重視し、重み付けされた損失関数を作成したいと考えています。はiはサンプルのインデックスであり、かつ簡単にするために、我

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Keras増分カテゴリトレーニング

私は次のようなシンプルなネットワークがある場合： mod = Sequential() mod.add(Dense(64, activation='relu', name='input', input_dim=input_size)) mod.add(Dense(64, activation='relu', name='hidden')) mod.add(Dense(5, activatio

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Kerasで訓練されたモデルの入力形状を設定するには？

私はTensorFlowとKerasに新しいです、と私は構造を有している訓練されたモデルがあります：私はNoneから1までにバッチ番号を修正する必要がある（他のCNNのフレームワークにモデルを変換する）いくつかの理由 _________________________________________________________________ Layer (type) Output

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KerasRegressorで入力引数を指定する

私はKerasニューラルネットワークを使用しています。これまで見てきたすべてのチュートリアルのように、ハードコードされていない入力次元を自動的に設定したいと思います。どのように私はこれを達成することができますか？マイコード： from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.wrappe

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PythonデータジェネレータをTensorflowテンソルに変換するには？

私は、トレーニング画像を作成しているデータジェネレータを持っています。このPythonデータジェネレーターを使ってTensorflowモデルにデータをフィードしたいのですが、ジェネレーターをTensorflowテンソルに変換する方法がわかりません。私はKerasのfit_generator（）関数に似た何かを探しています。ありがとうございます！

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Keras（モデルAPI）を使用した複数入力モデル

私はKerasを使用して複数入力モデルを構築しようとしています。私は、シーケンシャルモデルを使用して、まっすぐ前進していた1つの入力を持つことから来ています。私はドキュメント（https://keras.io/getting-started/functional-api-guide/）とStackOverflow（How to "Merge" Sequential models in Keras