keras-layer

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我正在嘗試使用功能API合併兩層。現在，我從一個圖層的輸出形狀與另一個圖層的輸出形狀不同。我該如何去下采樣或壓縮具有更高圖像尺寸的那個？例如 - 下采樣=（合併（[layerone，layersix]，模式= '的concat'）） layerthree1 = Convolution2D（128，3,3，活化= 'RELU'）（下采樣）

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深q學習不收斂

我正在使用Keras進行深q學習的實驗，並且我想要教授代理來執行任務。在我的問題我wan't教的試劑，以避免撞擊物體在它的路徑，通過改變它的速度（加速或減速）所述試劑水平移動和對象以避免在垂直方向移動的，我不要他學會改變速度以避免擊中它們。我基於我對這個代碼：Keras-FlappyBird 我試圖3個不同模型（我不使用卷積網絡）模型與S形的激活函數10密隱藏層，用400輸出節點模型與L

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卷積神經網絡input_shape尺寸誤差（KERAS，PYTHON）

我具有以下形狀的列車數據集：(300, 5, 720) [[[ 6. 11. 389. ..., 0. 0. 0.] [ 2. 0. 0. ..., 62. 0. 0.] [ 0. 0. 18. ..., 0. 0. 0.] [ 38. 201. 47. ..., 0. 108. 0.] [ 0. 0. 1. ..., 0. 0. 0.]] [[

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在CNN模型中計算Conv層的輸出大小

在卷積神經網絡中，如何知道特定conv層的輸出？（我使用keras構建CNN模型）例如，如果我使用一維CONV層，其中NUMBER_OF_FILTERS = 20，kernel_size = 10，和input_shape（500,1） cnn.add(Conv1D(20,kernel_size=10,strides=1, padding="same",activation="sigmoid"

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導入錯誤：沒有名爲「keras.utils.visualize_util」

嗨模塊，當我試圖運行在keras代碼它顯示我以下錯誤： from keras.utils.visualize_util import plot ImportError: No module named 'keras.utils.visualize_util' 我該如何解決這個問題？謝謝

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Keras，暹羅網絡，如何抽象功能？

我在嘗試修改Keras Siamese Network示例以獲取圖像功能。問題是，我如何獲取圖像功能？最後一層的輸出只是一個數字。我應該怎麼做才能在euclidean_distance之前獲得該功能？

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BatchNormalization模型：停滯測試損失

我寫了一個使用Keras的神經網絡。它包含BatchNormalization圖層。當我用model.fit進行訓練時，一切都很好。當用tensorflow進行訓練時，訓練很好，但驗證步驟總是表現非常差，並且它很快飽和（精確度分別爲5％，10％，40％，40％，40％）;損失是停滯不前）。我需要使用張量流，因爲它允許在監視部分訓練方面有更多的靈活性。我強烈懷疑它是與BN層或/和我計算測試表現

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期望dense_1有2個維度，但有陣列形狀（308,1,6）

我想第一次使用Conv1D多時間序列數據的多類分類和我的模型不斷拋出此錯誤，當我使用它。 import numpy as np import os import keras from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv1D, Dense, TimeDistributed, MaxPooling1D, F

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Keras：ValueError：「concat」模式只能合併具有匹配輸出形狀的圖層

我在Keras 2中面對此錯誤。我該如何解決它？我已經進口 from keras.layers import Input, merge [...] up1 = merge([UpSampling2D(size=(2, 2))(conv3), conv2], mode='concat', concat_axis=1) /usr/local/python/3.5.2-gcc4/exte

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如何在Keras中實現矩陣乘法？

我只是想實現一個函數，給定一個矩陣X返回X（X^T * X）的協方差矩陣，這只是一個簡單的矩陣乘法。在Tensorflow這會是容易的：tf.matmul（X，tf.transpose（X））但我沒想到的是它與Keras一場噩夢。 Keras中的API像multiply和dot不符合我的要求。我也嘗試了不同的方式（Lambda層和混合TF操作）但仍然失敗，發生了很多錯誤。希望有人可以幫忙。謝