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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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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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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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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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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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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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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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