keras-layer

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我想知道在Keras中的例如2D卷積層中的濾波器權重是否默認沿空間維度共享。如果是的話，有沒有辦法不分享權重？

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我目前正試圖在凱拉斯實施依賴敏感卷積神經網絡來建模文件。對我來說，這是第一個在凱拉斯實施的網絡，所以我想出了一些問題。網絡如下所示：我想實現已經是很遠，但與模型初始化一個大問題。我創建了一個要點： Traceback (most recent call last): File "/Users/peter/Masterarbeit/python-projects/dscnn-keras

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LSTM模型輔助輸入

我有2列的數據集 - 每一列一組文檔。我必須將Col A中的文檔與Col B中提供的文檔相匹配。這是一個監督分類問題。所以我的訓練數據包含一個標籤欄，指出文件是否匹配。爲了解決這個問題，我已經創建的一組特性，比如F1-F25（通過比較兩份文件），然後訓練的這些特徵的二元分類。這種方法工作得很好，但現在我想評估Deep Learning模型（特別是LSTM模型）。我使用Python中keras庫

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添加到輸出層新節點Keras

我想新的節點添加到輸出層以後訓練它，我是這樣做的： def add_outputs(self, n_new_outputs): out = self.model.get_layer('fc8').output last_layer = self.model.get_layer('fc7').output out2 = Dense(n_new_outputs, acti

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Keras - 獲得訓練層的權重

我試圖獲得訓練網絡中圖層的值。我可以得到層作爲TensorFlow張量，但我無法訪問陣列狀的價值觀： from keras.models import load_model model = load_model('./model.h5') layer_dict = dict([(layer.name, layer) for layer in model.layers]) layer_na

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行爲測試/訓練階段

漏失層按照Keras文檔輟學層表現出在訓練和測試階段不同的行爲：請注意，如果您的模型在訓練和測試階段不同的行爲（例如，如果它使用差，BatchNormalization等），你需要學習階段標誌傳遞給你的函數：不幸的是，沒有人談論的實際差異。爲什麼退出在測試階段的行爲不同？我期望圖層將一定數量的神經元設置爲0.爲什麼這種行爲取決於訓練/測試階段？

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Keras BatchNorm：訓練準確性提高，而測試準確性降低

我想在Keras中使用BatchNorm。培訓準確性隨着時間的推移而增加從12％到20％，緩慢但確定。然而，測試精度從12％降至0％。隨機基線是12％。我非常認爲這是由於蝙蝠科層（剔除蝙蝠科層導致測試精度爲〜12％），這可能不會初始化伽馬和β參數。在應用蝙蝠chnorm時，我必須考慮什麼特別的東西？我真的不明白還有什麼可能會出錯的。我有以下模式：模型=順序（） model.add(Batch

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如何將合併函數轉換爲Keras 2中可讀的？

我有一個程序，它已被寫入Keras 1.x.x，我試圖在Keras 2.x.x中重新運行它。然而，當它達到這一點， from keras.layers import Input, merge up2 = merge([UpSampling2D(size=(2, 2))(conv5), conv4], mode='concat', concat_axis=1) 它顯示了以下錯誤： UserW

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Keras中的LSTM的TimeDistributed圖層和返回序列等

對不起，我是RNN的新手。我在TimeDistributed層讀取了this post。我已將數據重新整形到Keras需要[samples, time_steps, features]：[140*50*19]，這意味着我有140個數據點，每個數據點有50個時間步長和19個特徵。我的輸出形狀爲[140*50*1]。我更關心最後一個數據點的準確性。這是一個迴歸問題。我當前的代碼是： x = Inp

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錯誤與CNN + RNN「__init __（）至少需要4個參數（4給出）」

我最近參加了一個教程的深度學習，現在我試圖創造一個由我自己。這個想法是拍攝一段視頻，將它分成單幀並通過神經網絡饋送。因爲它是JPG我雖然CNN。但我沒有把這張照片分類，而且我想獲得浮動值。這就是爲什麼我通過使用RNN。我找到了Keras的支持者：這個支持者：但是現在我堅持了。（Python的2.7運行）錯誤消息： runfile('/Users/tobias/anaconda3/envs/op