Questions tagged «keras»

我想使用ANN解决我的问题，但是问题是我的输入和输出节点号不固定。 我问了我的问题之前做了一些谷歌搜索，发现RNN可以帮助我解决我的问题。但是，我发现的所有示例都以某种方式定义了输入和输出节点的数量。 因此，我正在寻找一种策略，如何使其成为现实，或者至少是一些示例，在Keras或PyTorch中更可取。 有关我的问题的更多详细信息： 我有两个输入列表，其中第一个的长度是固定的，等于2，fe： in_1 = [2,2] 但是第二个列表的长度是灵活的，长度可以从3到inf，fe： in_2 = [1,1,2,2] 要么 in_2 = [1,1,1,2,2,2,3,3,3] 同样，输入列表彼此依赖。第一个列表显示输出列表的维度。因此，如果in_1 = [2,2]，则意味着输出必须具有重塑为[2,2]形式的可能性。 目前，我正在考虑将两个输入列表合并为一个： in = in_1 + in_2 = [2, 2, 1, 1, 2, 2] 此外，输出与in_2列表fi的长度相同： 如果输入列表是： in_1 = [2, 2] in_2 = [1, 1, 2, 2] 输出应为： out = [1, 2, 1, …

10 python  neural-network  keras  rnn  pytorch 

我了解到Keras具有根据以下功能“合并”两个模型的功能： from keras.layers import Merge left_branch = Sequential() left_branch.add(Dense(32, input_dim=784)) right_branch = Sequential() right_branch.add(Dense(32, input_dim=784)) merged = Merge([left_branch, right_branch], mode='concat') Mergint神经网络有什么意义，在什么情况下有用？这是一种整体建模吗？在性能上，几种“模式”（concat，avg，点等...）之间有什么区别？

10 keras 

我是Keras的初学者，我从MNIST示例开始，以了解库的实际工作方式。Keras示例文件夹中MNIST问题的代码段为： import numpy as np np.random.seed(1337) # for reproducibility from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten from keras.layers import Convolution2D, MaxPooling2D from keras.utils import np_utils batch_size = 128 nb_classes = 10 nb_epoch = 12 # input image dimensions img_rows, img_cols = 28, …

10 python  neural-network  deep-learning  keras 

我目前正在研究基因组学的逻辑回归模型。我想作为协变量包括的输入字段之一是genes。大约有24,000个已知基因。在计算生物学中，这种程度的可变性具有许多功能，因此需要成千上万个样本。 如果我LabelEncoder()那些24K基因 然后OneHotEncoder()他们... 24,000列是否会使我的keras培训时间对于2.2 GHz四核i7 CPU不合理？ 如果是这样，我可以采用其他方法进行编码吗？ 我应该以某种方式尝试将模型的一部分专用于此功能吗？ 这是否意味着我需要24K输入节点？

10 machine-learning  keras  scikit-learn 

我一直在学习卷积神经网络。在查看Keras示例时，我遇到了三种不同的卷积方法。即1D，2D和3D。这三层之间有什么区别？他们的用例是什么？是否有一些链接或参考来显示其用例？

10 machine-learning  neural-network  deep-learning  keras  cnn 

是否可以在Keras的最后一层实现多个softmax？因此，节点1-4的总和= 1; 5-8 = 1; 等等 我应该选择其他网络设计吗？

10 machine-learning  keras  multiclass-classification 

我正在尝试使用预训练的模型（也在该数据集上进行训练）在Pascal VOC2012上训练Deeplabv3 +的Keras实现。 我得到了奇怪的结果，其准确度迅速收敛到1.0： 5/5 [==============================] - 182s 36s/step - loss: 26864.4418 - acc: 0.7669 - val_loss: 19385.8555 - val_acc: 0.4818 Epoch 2/3 5/5 [==============================] - 77s 15s/step - loss: 42117.3555 - acc: 0.9815 - val_loss: 69088.5469 - val_acc: 0.9948 Epoch 3/3 5/5 [==============================] - 78s 16s/step - loss: 45300.6992 …

9 python  deep-learning  keras  tensorflow 

我正在尝试在keras中训练模型，并使用ModelCheckpoint根据监视的验证指标（在我的情况下为Jaccard index）保存最佳模型。 虽然可以在tensorboard中看到模型的改进，但是当我尝试加载权重并评估模型时，它根本无法工作。此外，通过应该存储权重的文件上的时间戳，我可以知道它们根本没有被保存。时间戳大致对应于我开始训练的时间。 有人遇到过这样的问题吗？

8 keras  convnet