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    在ML模型中引入用戶反饋

    我開發了分類（0/1）NLP任務的ML模型並將其部署到生產環境中。模型的預測會顯示給用戶，用戶可以選擇提供反饋（如果預測是正確的或錯誤的）。 如何持續將此反饋納入我的模型？從用戶體驗的觀點來看，您不希望用戶對特定輸入進行兩次/三次以上的更正/教導系統，系統可以快速學習，即將反饋信息「快速」加入。 （谷歌優先收件箱以無縫方式完成此操作） 如何建立這個「反饋循環」，使用我的系統可以改進？我在網上搜索了
    machine-learning artificial-intelligence deep-learning prediction keras 2016-03-17

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    Keras中圖像的二進制分類

    我想在Keras中僅使用1個通道對圖像進行分類（29 x 29）。如果中間像素在一定範圍內，則輸出爲1，否則爲0。 對於訓練集，我有10000個輸出爲1的圖像和30000個輸出爲0的圖像，我正在使用以下建築： model = Sequential() # kernel = (4, 4); 6 outputmaps 26x26 model.add(Convolution2D(6, 4, 4,
    neural-network classification conv-neural-network keras 2016-03-18

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    上model.fit

    尺寸我試圖運行此SimpleRNN的錯誤號： model.add(SimpleRNN(init='uniform',output_dim=1,input_dim=len(pred_frame.columns))) model.compile(loss="mse", optimizer="sgd") model.fit(X=predictor_train, y=target_train, bat
    python keras recurrent-neural-network 2016-03-21

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    難以根據客戶數據調整Keras示例

    我試圖運行Keras的以下網絡，由TensorFlow後端供電。這是「VGG樣」 convnet從http://keras.io/examples/適應： import os import sys import json import model_control from numpy import loadtxt, asarray from pandas import read_csv
    python tensorflow deep-learning keras 2016-03-26

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    的Python/Keras - 維數錯誤：預計3，拿到了2形狀（119，80）

    我是新來Keras和遇到一些麻煩的形狀，特別是當它涉及到RNNs和LSTMs。 我運行這樣的代碼： model.add(SimpleRNN(init='uniform',output_dim=1,input_dim=len(pred_frame.columns))) model.compile(loss="mse", optimizer="sgd") model.fit(X=predictor
    python neural-network keras 2016-03-26

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    如何使用熊貓將excel文件數據轉換爲numpy數組？

    我在keras庫和Python中確實是新手。我試圖使用熊貓導入一個excel文件，並使用as_matrix()函數將其轉換爲numpy.ndarray。但它會錯誤地讀取我的文件。就像我在Excel文件中有一個90x1049的數據集。但是當我試圖將其轉換爲numpy數組時，它將我的數據讀取爲89x1049。我使用下面的代碼，這是行不通的： training_data_x = pd.read_exce
    python numpy pandas keras 2016-04-02

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    Keras CNN圖像和內核大小不匹配，即使在圖像轉換後適合

    我試圖運行一個類似於Keras documantation "VGG-like convnet"中的CNN，但是用於一組自定義的圖像和二進制分類而不是10級輸出。 當我嘗試適合CNN，我得到這個longwinded錯誤，我假設告訴我，我的輸入圖像大小不是CNN輸入的正確大小。 ValueError: GpuDnnConv images and kernel must have the same s
    python rgb theano conv-neural-network keras 2016-04-04

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    將Keras模型轉換爲TensorFlow protobuf

    我們目前正在使用Keras來培訓各種神經網絡，這是理想的，因爲它有一個很好的界面並且相對易於使用，但我們希望能夠將它們應用到我們的生產中環境。 不幸的是，生產環境是C++，所以我們的計劃是： 使用TensorFlow後端模型保存到protobuf的 鏈接我們的生產代碼TensorFlow，然後在protobuf的加載 不幸的是，我不知道如何從Keras訪問TensorFlow保存實用程序，它通常保
    c++ protocol-buffers tensorflow keras 2016-04-04

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    Keras /機器學習：平坦化輸入數據與具有更高維度輸入的優點和缺點？

    我正在訓練一個將兩個300d單詞向量作爲輸入的模型。我原本計劃提供一個600d矢量作爲輸入數據。 不過，我注意到了Keras數據集頁面上：http://keras.io/datasets/ 他們使用高維輸入數據，而不是扁平的輸入。例如，它們代表尺寸爲32×32的RBG圖像：（3，32，32） 我應該輸入（2,300）還是輸入（1,600）？有關係嗎？
    machine-learning neural-network keras 2016-04-05

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    如何在張量流後端使用Keras時控制內存？

    我創建了一個包裝類，它初始化了一個keras.models.Sequential模型，並且有幾個方法用於啓動培訓過程並監視進度。我在我的main文件中實例化這個類並執行訓練過程。相當平凡的東西。 我問題是： 如何釋放所有被tensorflow分配的GPU內存。我試過，沒有運氣如下：會議已經關閉，並重置爲None即使在 import keras.backend.tensorflow_backend
    python gpu tensorflow deep-learning keras 2016-04-11
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