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グリッドケラスで隠れたレイヤーの数を検索

KerasとSklearnを使用して自分のNNのハイパーパラメータを最適化しようとしています。 私はKerasClassifierを使っています（これは分類の問題です）。 隠しレイヤの数を最適化しようとしています。 ケラスでどのように行うのか分かりません（実際には、隠しレイヤの数を最大にするためにcreate_model関数を設定する方法が不思議です）。 誰も助けてくれませんか？ 私のコード（だけ

python neural-network keras hyperparameters 2017-12-13

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KerasのImageDataGenerator

私はKerasの機能ImageDataGenerator()を使用してトレーニングデータと検証データセットを生成しています。私はこの機能が内部的に何をするのかを理解しようとしています。この関数が実行する前処理ステップは何ですか？ この関数のソースコードはどこにありますか？

python keras image-preprocessing 2017-12-13

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可変サイズの画像をケラスの入力として与える方法

私はテンソルフローバックエンドのケラスを使って2つのクラスの画像分類のコードを書いています。私の画像はコンピュータのフォルダに保存されていて、私はこれらの画像をケラスモデルの入力として与えたいと思っています。 load_imgは1つの入力イメージしか取らないので、flow(x,y)またはflow_from_directory(directory)のいずれかを使用する必要がありますが、flow(x,

image-processing machine-learning neural-network deep-learning keras 2017-12-13

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Keras categorical_crossentropy lossを使用する場合、最後のレイヤでsoftmaxを使用する必要がありますか？

私が見たほとんどの例は、最後の層にsoftmaxを実装しています。しかし、Keras categorical_crossentropyは、最後のレイヤーの後に自動的にsoftmaxを適用するので、それを行うことは冗長であり、パフォーマンスが低下します。誰が正しい？

tensorflow neural-network keras classification softmax 2017-12-13

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純粋なTensorFlowでステートフルなKerasモデルを使用する

私はKerasで作成されたいくつかのGRUレイヤーを持つステートフルなRNNモデルを持っています。 私はこのモデルをJavaから実行する必要がありますので、protobufとしてモデルをダンプし、Java TensorFlowからロードします。 このモデルはステートフルでなければなりません。なぜなら、フィーチャにはタイムスタンプが1つずつ送られるからです。 私が理解する限り、TensorFlowモ

machine-learning tensorflow keras 2017-12-14

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ラズベリーパイに訓練されたKerasニューラルネットワークモデルをロード

私はKerasでニューラルネットワークを訓練し、HDF5ファイル（* .h5）として保存しました。目的は、データを分類し、GrovePiシールドを使用してGroveセンサーでデータを取得しているRaspberry Pi Zeroで直接いくつかのクラスを区別することです。 訓練されたKerasモデルを使用して、ラズベリーパイの分類作業をリアルタイムで実行したいと考えています。ただし、Raspberr

python python-2.7 neural-network raspberry-pi keras 2017-12-14

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Kerasで実装されているAlexnetへの入力としてフィード用の.tiffファイルからパッチを抽出する方法は？

私は、機能を抽出するために転送学習を使用しようとしています。私のデータセットは.tiff形式の画像を持っています。この形式のパッチをKerasで実装されたAlexnetにどのように送りますか？

python python-3.x deep-learning keras 2017-12-14

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ボトルネックのないKerasオートエンコーダーが元のデータを返さない

私はテンソルフローバックエンドでKerasを使用してオートエンコーダーを作成しようとしています。特に、n_components（すなわち200）のサンプリングされたn_times（すなわち20000）のベクトルのデータを有する。私は時間tを訓練するとき、それを時間tとだけ比較することが重要である。それはサンプリング時間をシャッフルしているようです。私はボトルネックを解消し、ネットワークが各コンポー

python neural-network keras autoencoder 2017-12-14

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fit_generator（）は最小の検証損失でモデルを保存する

keras関数fit_generator（）を使用して、モデルウェイトをトレーニングし、同時に最小限の検証損失で保存するにはどうすればよいですか？

python validation keras 2017-12-14

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畳み込みニューラルネットワーク入力に追加値を追加する？

私は、畳み込みニューラルネットワークモデルに入力したい画像のデータセットを持っていますが、これらの各画像には、その画像に関連するオブジェクトからの距離または距離があります。 CNNモデルの追加のコンテキストとしてこの範囲を入力します。 この追加情報を提供することは何らかの利益をもたらすものですか？それは意味をなさないでしょうか？ケラスでそれは実現可能ですか？ ありがとうございます！

machine-learning neural-network deep-learning keras conv-neural-network 2017-12-14

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