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私のネットワークは1つのクラスのみを予測します

CNNを使って6クラスの分類をしようとしています。私が最初に抱える問題は、検証の損失と精度が高いことです。同じ値に固定されているため、妥当性検査の精度は計算されず、低い値に達するまでは計算されません。 それは精度の計算を開始したときに続いて、それがひどく悪い行く： 。私は、次のネット使用しています：ラベルが正しいことを私がチェックしている inp = Input(shape=input_shape

machine-learning neural-network deep-learning keras conv-neural-network 2017-12-18

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Keras：ビッグワンホットエンコーディング：binary_crossentropyまたはcategorical_crossentropy

私は入力データが4096項の周波数逆文書頻度で構成されるテキスト分類モデルを訓練しています。 私の出力は416種類です。各データは3つのカテゴリを持っているので、3つのものは、413個のゼロ（ワンホット・エンコーディング） の配列である私のモデルは次のようになります。私はそれを訓練するとき model = Sequential() model.add(Dense(2048, activation

machine-learning neural-network deep-learning keras 2017-12-19

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predict_classes（）からそれぞれのjpegファイルにクラスをマッピングする方法は？

私は、ディレクトリからのフローを使用してイメージを取得し、次に、確率とクラスを予測するためにpredict_generatorで使用するジェネレータを作成しています。問題は、両方を予測すると、シャッフル引数をどこにも使用していないのに、ラベルがシャッフルされるということです。正しいラベルに正しいクラスを割り当てるにはどうすればよいですか？以下は私の完全なコードです： コードクラスの from __

python-3.x neural-network keras generator keras-2 2017-12-19

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Sklearn Keras分類器の精度、再呼び出し、FMeasureのメトリック

TensorflowのKerasで実装されているLSTMテキスト分類子を評価するためのメトリックの一部として精度、再呼び出し、FMeasureを計算する際に問題があります。私は、からKeras 2.02メトリックモジュールを知っています。私はsklearn.metrics.classification_reportにオブジェクトとして当てはめモデルと予測出力を解析しています別の方法として # cr

python machine-learning scikit-learn neural-network keras 2017-12-19

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CNNへの入力のための可変長配列の変形

配列のサイズを変更する方法については、たとえば配列のサイズが（1000）です。私はCNNへの入力になるように（1000、None、None、1）になるように再構成したい、私はkerasを使用しています。

python tensorflow keras 2017-12-20

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モデルの検証中にKerasでverboseを使用するとどうなりますか？

私は初めてLSTMモデルを実行しています。 ここは私のモデルです。 opt = Adam(0.002) inp = Input(...) print(inp) x = Embedding(....)(inp) x = LSTM(...)(x) x = BatchNormalization()(x) pred = Dense(5,activation='softmax')(x) mo

python deep-learning keras verbose 2017-12-20

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Kerasを使用したYoutubeのコメントに対する感情分析

LSTMを使用してゆっくりとスケーリングすることで手を汚すことを目指しています。しかし、現在の初期段階では、Kerasを使用してYoutube LSTMセンチメントアナライザを実装しようとしています。私を助けるために利用できるリソースを探しているうちに、私はIMDBセンチメント分析データセットとLSTMコードを見つけました。これは長い入力に対しては効果的ですが、短い入力ではあまりうまく機能しません

youtube deep-learning keras recurrent-neural-network imdb 2017-12-20

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ValueError：ターゲットを確認する際にエラーが発生しました.2つの次元を持つが、形状が（1、256、256、3）の配列を持っています

VGG-16に基づいて人間の年齢を予測するCNNを構築しました。画像。 （ファイルタイプ：jpg）。私は、Anaconda環境でPython 2.7でテンソルフローバックエンドを使用していました。 しかし、それは常にエラーが発生します。 Traceback (most recent call last): File "train2.py", line 167, in shuffle=True) F

python-2.7 machine-learning keras anaconda image-recognition 2017-12-20

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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>別のPythonバージョンの別のマシンで訓練されたモデルを使用

私はMLプロジェクトに取り組んでおり、Tensorflowを使ってkerasを使っています。私は、Python 3.5私のローカルWindowsマシンでモデルを保存し、モデルをバーチャルマシン（3.5も稼働している）にコピーして、モデルを予測に使用する必要があります。 タスクは非常に明確で簡単ですが、predict関数を呼び出すときにエラーが発生します。 ValueError: Tensor Te

python linux windows tensorflow keras 2017-12-21

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