Als «keras» getaggte Fragen

Keras ist eine minimalistische, hochmodulare Bibliothek für neuronale Netze, die in Python geschrieben wurde.

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Wie gehe ich mit String-Labels in der Mehrklassenklassifikation mit Keras um?
Ich bin Neuling in maschinellem Lernen und Keras und arbeite jetzt an einem Problem der Klassifizierung von Bildern mit Keras. Die Eingabe ist Bild markiert. Nach einer gewissen Vorverarbeitung werden die Trainingsdaten in der Python-Liste wie folgt dargestellt: [["dog", "path/to/dog/imageX.jpg"],["cat", "path/to/cat/imageX.jpg"], ["bird", "path/to/cat/imageX.jpg"]] Die Klassenbezeichnungen lauten "Hund", "Katze" und "Vogel". …
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Welche Standardfilter werden von Keras Convolution2d () verwendet?
Ich bin ziemlich neu in neuronalen Netzen, aber ich verstehe die lineare Algebra und die Faltungsmathematik ziemlich gut. Ich versuche, den Beispielcode zu verstehen, den ich an verschiedenen Stellen im Internet finde, um eine Keras-Faltungs-NN mit MNIST-Daten zu trainieren, um Ziffern zu erkennen. Meine Erwartung wäre, dass ich beim Erstellen …
18 convnet  keras 
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Wie erhält man Genauigkeit, F1, Präzision und Rückruf für ein Keras-Modell?
Ich möchte die Genauigkeit, den Rückruf und den F1-Score für mein binäres KerasClassifier-Modell berechnen, finde aber keine Lösung. Hier ist mein aktueller Code: # Split dataset in train and test data X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(normalized_X, Y, test_size=0.3, random_state=seed) # Build the model model = Sequential() model.add(Dense(23, input_dim=45, kernel_initializer='normal', …
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Wie füttere ich LSTM mit verschiedenen Eingangsarraygrößen?
LSTMWie ist es möglich , ein Netzwerk zu schreiben und es mit unterschiedlichen Eingangsarraygrößen zu versorgen? Zum Beispiel möchte ich Sprach- oder Textnachrichten in einer anderen Sprache erhalten und übersetzen. Die erste Eingabe ist vielleicht "Hallo", aber die zweite ist "Wie geht es dir?". Wie kann ich ein Design entwerfen …
18 keras  lstm 
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Wie funktioniert der Parameter validation_split der Anpassungsfunktion von Keras?
Die Aufteilung der Validierung in Keras Sequential Model Fit-Funktionen ist unter https://keras.io/models/sequential/ wie folgt dokumentiert : validation_split: Float zwischen 0 und 1. Bruchteil der Trainingsdaten, die als Validierungsdaten verwendet werden sollen. Das Modell unterscheidet diesen Teil der Trainingsdaten, trainiert ihn nicht und bewertet den Verlust und alle Modellmetriken für diese …
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Was bietet TensorFlow Keras noch?
Ich bin mir bewusst, dass Keras als High-Level-Schnittstelle zu TensorFlow dient. Aber es scheint mir, dass Keras viele Funktionen selbst ausführen kann (Dateneingabe, Modellerstellung, Schulung, Bewertung). Darüber hinaus kann ein Teil der TensorFlow-Funktionalität direkt auf Keras portiert werden (z. B. ist es möglich, eine tf-Metrik oder eine Verlustfunktion in Keras …
16 keras  tensorflow 
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Vergrößere die seaborn Heatmap
Ich erstelle einen corr()DF aus einem Original-DF. Die corr()df herauskommen 70 X 70 , und es ist unmöglich , die Heatmap sichtbar zu machen ... sns.heatmap(df). Wenn ich versuche, das anzuzeigen corr = df.corr(), passt die Tabelle nicht auf den Bildschirm und ich kann alle Zusammenhänge sehen. Ist es eine …
16 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 
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Wie bekomme ich Vorhersagen mit predict_generator zum Streaming von Testdaten in Keras?
Im Keras-Blog zum Training von Convnets von Grund auf wird im Code nur das Netzwerk angezeigt , das mit Trainings- und Validierungsdaten ausgeführt wird. Was ist mit Testdaten? Entsprechen die Validierungsdaten den Testdaten (glaube ich nicht)? Wenn ein separater Testordner in ähnlichen Zeilen wie der Zug- und der Validierungsordner vorhanden …
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Keras - Transferlernen - Eingabe-Tensor-Form ändern
Dieser Beitrag scheint darauf hinzudeuten, dass das, was ich erreichen möchte, nicht möglich ist. Davon bin ich jedoch nicht überzeugt - angesichts dessen, was ich bereits getan habe, verstehe ich nicht, warum das, was ich tun möchte, nicht erreicht werden kann ... Ich habe zwei Bilddatensätze, von denen einer Bilder …
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Wie verwende ich LeakyRelu als Aktivierungsfunktion in der Sequenz DNN in Keras? Wenn es besser funktioniert als Relu?
Wie verwendet man LeakyRelu als Aktivierungsfunktion in der Sequenz DNN in Keras? Wenn ich etwas Ähnliches schreiben möchte wie: model = Sequential() model.add(Dense(90, activation='LeakyRelu')) Was ist die Lösung? Setzen Sie LeakyRelu ähnlich wie Relu? Die zweite Frage lautet: Was ist die beste allgemeine Einstellung zum Einstellen der Parameter von LeakyRelu? …
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Wie implementiere ich eine Eins-zu-Viele- und eine Viele-zu-Viele-Sequenzvorhersage in Keras?
Ich habe Mühe, den Keras-Codierungsunterschied für die Eins-zu-Viele-Sequenzkennzeichnung (z. B. Klassifizierung einzelner Bilder) und die Viele-zu-Viele-Sequenzkennzeichnung (z. B. Klassifizierung von Bildsequenzen) zu interpretieren. Ich sehe häufig zwei verschiedene Arten von Codes: Bei Typ 1 wird kein TimeDistributed wie folgt angewendet: model=Sequential() model.add(Convolution2D(nb_filters, kernel_size[0], kernel_size[1], border_mode="valid", input_shape=[1, 56,14])) model.add(Activation("relu")) model.add(Convolution2D(nb_filters, kernel_size[0], …
13 keras  rnn  lstm  sequence 
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