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ケラスの予測中にドロップアウトを無効にするにはどうすればいいですか？

私はケラスのニューラルネットワークモデルでドロップアウトを使用しています。ちょっとしたコードは次のようなものです model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(classes)) テストのために、私はpreds = model_1.predict_proba(image)を使用しています。 しかし、テスト中にドロップアウトも発生してはならないスコアを予測する

machine-learning neural-network deep-learning keras keras-layer 2017-12-13

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Tensorflow：TypeError：float（）引数は 'generator'ではなく文字列または数字でなければなりません

私はTensorflowを使用するML-learnerの初心者です。チュートリアルでは "Iris"判定プログラムバッチソリューションを使用せずに。 は、ここに私のコードです： import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets se

python machine-learning tensorflow 2017-12-13

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SGDClassifier with predict_proba

私は自分のデータのトレーニングとテストにsklearnライブラリを使用しています。 targetDataCsv = pd.read_csv("target.csv","rt")) testNormalizedCsv = csv.reader(open("testdf_new.csv","rt",encoding="utf-8")) traningNormalizedCsv = pd.read_

python machine-learning scikit-learn 2017-12-13

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ランダムフォレストは、ツリーごとにランダムにデータをサンプリングしますか？

バギングは各ツリーのトレーニングセットをランダムに再サンプリングし、ランダムフォレストは各ツリーの機能のサブセットをランダムに選択します。 ランダムなフォレストでもトレーニングセットをリサンプリングしたり、ランダムなサブセットのフィーチャを取得したりしていますか？それは事実上二重ランダムですか？

machine-learning 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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ディープニューラルネットワークの精度における極小値

精度グラフに極小値を示すディープニューラルネットワークの精度を向上させるために、どのような提案をしますか？

machine-learning neural-network deep-learning 2017-12-13

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logisitc回帰の正しい答えを得るには？

バイナリ分類の問題では、出力が得られません。良性、または - - 悪性 それは、所望の出力を与えていない ：問題のように乳癌にラベルを付けるために、バイナリ分類を使用している 。 第一の形状の試験列車データを返すデータセットをロードする機能がある： x_train is of shape: (30, 381), y_train is of shape: (1, 381), x_test is

python-3.x machine-learning neural-network logistic-regression 2017-12-14

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Caffeは、複数の出力ブランチを持つブロブのグラジエントをどのように更新しますか？

Caffeは複数の損失をサポートしています。逆伝搬段階では、いくつかのブロブは、異なる損失からくる複数の勾配を有することがある。 Caffeはこのブロブのグラデーションをどのようにしていますか？ 私が知る限り、これはネットワークを設計する際には重要ではないかもしれません。しかし、私が新しいレイヤーを書き込もうとすると、この質問は本当に混乱します。何かありがとう！

machine-learning neural-network deep-learning caffe gradient-descent 2017-12-14

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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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CSVファイルをPythonにインポートしてnumpy配列に変換し、Sklearnアルゴリズムに入力してください。

Sklearnアルゴリズムでは、Sklearnアルゴリズムで学習するための機能とラベルが必要です。 私はいくつかのデータを含むCSVファイルを持っています。これらのデータは実際に、参加者がアフィリエイトネットワークの膨大な個人のデータとその広告クリックパフォーマンスから学ぶ学習アルゴリズムを作成する必要があるhackerearthウェブサイトからの挑戦であり、アフィリエイトネットワーク内の他の個人

arrays csv machine-learning scikit-learn naivebayes 2017-12-14

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