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    Keras中的自定義丟失函數的問題

    我在添加對binary_crossentropy的懲罰時遇到了問題。當預定義的錯誤組的平均值違反某個閾值時，這個想法是懲罰損失函數。 以下是幫助函數，它用掩碼錶示組和已計算的crossentropy。它會簡單地返回違反某個閾值的次數來懲罰調用它的實際損失函數。 def penalty(groups_mask, binary_crossentropy): errors = binary_c
    python deep-learning keras theano data-science 2017-10-06

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    如何下載本地圖像集與Keras一起使用？

    Iam新的keras和測試一些教程與mnist圖像後，我想用我自己的數據集進行訓練。數據是從0-9的數字.png圖像。 我命令他們進入10個班級，每個包含100個.png圖像的數字分開（所以一個文件夾爲0，一個文件夾爲1，一個文件夾爲2等..）。 現在我想知道如何使用python加載圖像，以便keras使用它們？
    python load deep-learning keras 2017-10-06

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    float16 VS FLOAT32卷積神經網絡

    標準是FLOAT32但我在什麼條件下是確定使用float16疑惑？ 我一直運行比較兩者的數據類型相同covnet，並沒有發現任何問題。對於大型數據集，我更喜歡float16，因爲我可以少擔心內存問題..
    numpy tensorflow neural-network keras conv-neural-network 2017-10-06

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    如何更改通道數量以微調Keras中的VGG16網絡

    我想用我自己的灰度圖像微調VGG16模型。我知道我可以微調/做像添加自己的頂層： base_model = keras.applications.vgg16.VGG16(include_top=False, weights='imagenet', input_tensor=None, input_shape=(im_height,im_width,channels)) ，但只有當渠道= 3根據
    tensorflow keras keras-layer 2017-10-07

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    預期ndim = 3，找到ndim = 2，如何將稀疏矩陣饋送到keras中的LSTM層？

    我正在使用Keras構建一個LSTM模型。我用TfidVectorizer（）將我的數據框轉換爲單詞標記。 tfidvectorizer（）的變換方法返回當我送入LSTM層的csr_matrix，我總是得到一個錯誤 「ValueError異常：輸入0是與層lstm_1不相容：預期NDIM = 3，實測NDIM = 2」 下面 是我的Python代碼 dfTest = pd.read_csv("C:
    tensorflow keras lstm 2017-10-07

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    如何指定相關係數作爲keras中的損失函數

    我第一次使用keras + tensorflow。我想指定correlation coefficient作爲損失函數。這是有道理的，以便它是一個介於0和1之間的數字，其中0是不好的，1是好的。 我的基本代碼，目前看起來像： def baseline_model(): model = Sequential() model.add(Dense(4000, input_dim=n
    python machine-learning tensorflow keras 2017-10-07

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    卷積神經網絡不分類測試集keras

    我有一個三維卷積神經網絡[k​​eras，tensorflow]和先進的阿爾茨海默氏症患者，早期阿爾茨海默氏症和健康人（三類）的3D腦圖像。我擁有324個圖像的訓練集和74個圖像的測試集。當我訓練我的CNN時，我有大約65-70％的準確性，但是對於測試集我只有30-40％。當我使用測試數據作爲驗證數據時，那麼對於訓練集，我的準確性也不會超過37％，並且整個時間損失保持在同一水平。不知道我改變了哪些
    tensorflow neural-network keras classification conv-neural-network 2017-10-07

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    如何設置輸入LSTM在Keras

    我是新來Keras，我覺得很難理解LSTM layer.The Keras文檔的輸入數據的形狀說，輸入數據應該是三維張量形狀（nb_samples，timeteps，input_dim）。 我很難理解這種格式。時間步長變量是否表示網絡記錄的時間步數？ 在我的數據的幾個時間步長影響網絡的輸出，但我不知道有多少事先即不能說以前的10個樣品影響輸出。例如，輸入可以是形成句子的單詞。每個句子中的單詞之間有
    keras lstm reinforcement-learning 2017-10-07

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    Keras VGG模型的預期輸入範圍是多少？

    我正在嘗試使用來自keras的預訓練VGG 16。但我真的不確定輸入範圍應該是什麼。 快速回答，這些顏色順序是哪個？ RGB BGR 和範圍？ 0 to 255？ 平衡從約-125到約+130？ 0至1？ -1 to 1？ 我注意到the file where the model is defined進口輸入預處理： from .imagenet_utils import preprocess_i
    python image-processing tensorflow keras 2017-10-07

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    關鍵點模型過擬合問題（檢測腕，肘，肩等）

    我建立一個模型來檢測的身體部位的關鍵點。爲此，我使用COCO數據集（http://cocodataset.org/#download）。我試圖理解爲什麼我會遇到過度勞累的問題（訓練損失趨於一致，但爲了測試損失，我真的達到了上限）。在模型中，我已經嘗試添加差（逐漸更高的概率增加更多層的多層，但我很快得到一個點時，訓練停止損失減少是一樣糟糕。我的理論是，該模型我用ISN」 T個復不夠好，但我想知道這是
    neural-network keras conv-neural-network keypoint 2017-10-07
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