keras-2

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我使用簡單的Keras模型進行系列預測。我給它的輸入在整個系列中進行歸一化。模型預測準確性在訓練期間似乎是正確的。但是，當我繪製model.predict()函數的輸出時，我可以看到輸出已經以某種方式縮放。這似乎是某種標準化/標準化縮放類型。更改培訓中的批量大小會影響結果。我嘗試將批處理大小設置爲輸入集的大小，以便整個系列的訓練在單個批處理中完成，這樣可以提高結果，但仍會縮放。我的假設是這

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Keras訓練稀疏模型

我正試圖訓練一個稀疏模型，即一些模型參數在優化期間必須保持爲零。在Keras中這可能爲參數定義一個掩碼，以便優化器不會更新被掩碼的掩碼嗎？不幸的是，凍結一層不會工作，因爲我需要以更細粒度的方式掩蓋參數。

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如何讀取文件夾中存在的keras中的多個圖像？

我想要讀取文件夾中呈現的多個圖像並連續處理它們。我使用keras和theano作爲後端。我怎樣才能做到這一點？

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如何使用python在keras中將特徵保存到.mat文件和.txt文件中？

我想將預測的特徵保存爲.mat格式和.txt格式，以便在Matlab中進一步處理。請幫幫我。謝謝。

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Keras合併/連接模型輸出作爲新層

我想使用預訓練模型的卷積函數特徵映射作爲主模型的輸入特徵。 inputs = layers.Input(shape=(100, 100, 12)) sub_models = get_model_ensemble(inputs) sub_models_outputs = [m.layers[-1] for m in sub_models] inputs_augmented = layers.c

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Keras初始版v3的預處理功能

這是Keras初始版v3的預處理功能。它與其他模型預處理完全不同。 def preprocess_input(x): x /= 255. x -= 0.5 x *= 2. return x 1.爲什麼沒有均值減法？ 2.爲什麼沒有RGB到BGR？ 3.此模型[-1,1]之間的映射是否正常？，這是預處理VGG和RESNET的功能Keras： def pr

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如何創建一個模型，該模型以單個卷積層開始，然後將其輸出分配給兩個不同的卷積層

我可以在keras中生成一個不是序列化的模型，即，我可以設計一個帶有兩個級聯卷積層，但起始輸入是普通的卷積輸出。