«keras» 태그된 질문

의 장점과 단점은 무엇입니까 Keras 및 TFlearn은 ? 한 도서관이 다른 도서관보다 언제 선호됩니까?

18 machine-learning  keras  tflearn 

나는 기계 학습과 keras에 초보자이며 이제 keras를 사용하여 멀티 클래스 이미지 분류 문제를 해결하고 있습니다. 입력은 태그 된 이미지입니다. 사전 처리 후 훈련 데이터는 Python 목록에 다음과 같이 표시됩니다. [["dog", "path/to/dog/imageX.jpg"],["cat", "path/to/cat/imageX.jpg"], ["bird", "path/to/cat/imageX.jpg"]] "dog", "cat"및 "bird"는 클래스 레이블입니다. 이 문제에는 one-hot 인코딩을 사용해야한다고 생각하지만이 문자열 레이블을 처리하는 방법은 명확하지 …

18 machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding 

나는 신경망에 익숙하지 않지만 선형 대수와 컨볼 루션 수학을 꽤 잘 이해합니다. 숫자를 인식하기 위해 MNIST 데이터로 Keras 컨볼 루션 NN을 훈련하기 위해 인터넷의 여러 곳에서 찾은 예제 코드를 이해하려고합니다. 컨볼 루션 레이어를 만들 때 입력에 적용 할 필터 또는 필터 세트를 지정해야합니다. 그러나 내가 찾은 세 가지 샘플은 모두 …

18 convnet  keras 

Keras RNN Tutorial : " RNN 은 까다 롭습니다. 배치 크기 선택이 중요하고, 손실 및 최적화 선택이 중요합니다. 일부 구성은 수렴되지 않습니다." 따라서 이것은 Keras에서 LSTM-RNN의 하이퍼 파라미터를 튜닝하는 것에 대한 일반적인 질문입니다. RNN에 가장 적합한 매개 변수를 찾는 방법에 대해 알고 싶습니다. Keras 'Github 에서 IMDB 예제로 시작했습니다 . …

18 python  neural-network  deep-learning  keras  hyperparameter 

Keras의 훈련 기간 val_loss과 loss훈련 기간 의 차이점은 무엇입니까 ? 예 : Epoch 1/20 1000/1000 [==============================] - 1s - loss: 0.1760, val_loss: 0.2032 일부 사이트에서 유효성 검사시 드롭 아웃이 작동하지 않는다는 것을 읽었습니다.

18 machine-learning  deep-learning  keras 

Keras Sequential 모델 적합 함수의 유효성 검증 분할은 https://keras.io/models/sequential/에 다음과 같이 문서화되어 있습니다 . validation_split : 0과 1 사이의 부동 소수점입니다. 유효성 검사 데이터로 사용될 훈련 데이터의 비율. 이 모델은 훈련 데이터의이 부분을 분리하여 학습하지 않으며, 각 에포크의 끝에서이 데이터의 손실 및 모델 메트릭을 평가합니다. 유효성 검사 데이터는 셔플 링하기 …

17 keras  data  cross-validation 

corr()원본 df 에서 df를 만듭니다 . corr()DF는 70 X 70에서 나와는 히트 맵을 시각화하는 것은 불가능합니다 ... sns.heatmap(df). 를 표시하려고 corr = df.corr()하면 테이블이 화면에 맞지 않으며 모든 상관 관계를 볼 수 있습니다. df크기에 관계없이 전체를 인쇄 하거나 히트 맵의 크기를 제어하는 ​​방법입니까?

17 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

누군가가 각 시대마다 모델을 저장하기 위해 콜백을 사용하여 Keras의 간단한 예를 게시 할 수 있습니까? 웨이트 절약의 예를 찾을 수 있지만 모든 훈련 시대마다 완벽하게 작동하는 모델을 저장할 수 있기를 원합니다.

17 python  keras 

나는 keras가 TensorFlow에 대한 고급 인터페이스 역할을한다는 것을 알고 있습니다. 그러나 keras가 자체적으로 많은 기능 (데이터 입력, 모델 작성, 교육, 평가)을 수행 할 수있는 것 같습니다. 또한 TensorFlow의 기능 중 일부는 keras로 직접 포팅 될 수 있습니다 (예 : keras에서 tf 메트릭 또는 손실 함수를 사용할 수 있음). 제 질문은 …

16 keras  tensorflow 

에서 Keras 처음부터 훈련 convnets에 블로그 , 코드 쇼는 네트워크 교육 및 검증 데이터를 실행할 수 있습니다. 테스트 데이터는 어떻습니까? 유효성 검사 데이터가 테스트 데이터와 동일합니까? train 및 validation 폴더와 비슷한 줄에 별도의 테스트 폴더가있는 경우 테스트 데이터에 대한 혼동 행렬을 얻는 방법은 무엇입니까? 나는 이것을하기 위해 scikit learn 또는 …

16 machine-learning  python  deep-learning  keras  confusion-matrix 

차이 무엇 fit()과 fit_generator()Keras의는? 언제 fit()vs를 사용해야 fit_generator()합니까?

16 deep-learning  keras 

이 게시물 은 내가 달성하려는 것이 불가능하다는 것을 나타내는 것 같습니다. 그러나 나는 이것을 확신하지 못합니다. 내가 이미 한 일을 감안할 때 왜 내가하고 싶은 일을 달성 할 수 없는지 알 수 없습니다 ... 하나는 모양 (480, 720, 3)의 이미지가 있고 다른 하나는 모양 (540, 960, 3)의 이미지가있는 두 개의 …

15 keras 

Quora 공식 데이터 세트에서 중복 질문을 예측하기 위해 LSTM 모델을 만들었습니다. 테스트 레이블은 0 또는 1입니다. 1은 질문 쌍이 중복되었음을 나타냅니다. 를 사용하여 모델을 빌드 한 후 테스트 데이터를 model.fit사용하여 모델을 model.predict테스트합니다. 출력은 아래와 같은 값의 배열입니다. [ 0.00514298] [ 0.15161049] [ 0.27588326] [ 0.00236167] [ 1.80067325] [ 0.01048524] [ …

14 machine-learning  python  neural-network  keras  lstm 

일부 뉴런을 제거하면 더 나은 성능의 모델이 생성되는 경우, 처음에는 더 적은 수의 뉴런과 더 적은 뉴런으로 더 단순한 신경망을 사용하지 않겠습니까? 처음에 더 크고 복잡한 모델을 만들고 나중에 그 일부를 억제하는 이유는 무엇입니까?

13 machine-learning  deep-learning  keras  regularization  dropout 

일대 다 (예 : 단일 이미지의 분류) 및 다 대다 (예 : 이미지 시퀀스의 분류) 서열 라벨링에 대한 Keras 코딩 차이를 해석하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 두 가지 다른 종류의 코드가 자주 보입니다. 유형 1은 TimeDistributed가 다음과 같이 적용되지 않은 곳입니다. model=Sequential() model.add(Convolution2D(nb_filters, kernel_size[0], kernel_size[1], border_mode="valid", input_shape=[1, 56,14])) model.add(Activation("relu")) model.add(Convolution2D(nb_filters, …

13 keras  rnn  lstm  sequence