Als «keras» getaggte Fragen

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

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Eigenschaften zum Aufbau eines mehrschichtigen neuronalen Perceptron-Netzwerks mit Keras?
Ich versuche, ein mehrschichtiges neuronales Perzeptron-Netzwerk aufzubauen und zu trainieren, das richtig vorhersagt, welcher Präsident zum ersten Mal in welchem ​​Landkreis gewonnen hat. Ich habe die folgenden Informationen für Trainingsdaten. Gesamtbevölkerung Durchschnittsalter% BachelorsDeg oder höher Arbeitslosenquote Pro-Kopf-Einkommen Gesamthaushalte Durchschnittliche Haushaltsgröße% Eigentumswohnungen% Mieterwohnungen% Leerstehende Wohnungen Medianer Hauswert Bevölkerungswachstum Haushaltswachstum Pro-Kopf-Einkommenswachstum Gewinner …
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Generieren Sie Vorhersagen, die orthogonal (nicht korreliert) zu einer bestimmten Variablen sind
Ich habe eine XMatrix, eine yVariable und eine andere Variable ORTHO_VAR. Ich muss die yVariable vorhersagen , wobei Xdie Vorhersagen aus diesem Modell orthogonal sein müssen, ORTHO_VARwährend sie so korreliert ywie möglich sind. Ich würde es vorziehen, wenn die Vorhersagen mit einer nicht parametrischen Methode wie erzeugt werden, xgboost.XGBRegressoraber ich …
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Wie trainiere ich Daten stapelweise von der Festplatte?
Ich arbeite an einem Faltungsnetzwerk zur Bildklassifizierung. Der Trainingsdatensatz ist zu groß, um auf meinen Computerspeicher geladen zu werden (4 GB). Außerdem muss ich eine Erweiterung versuchen, um die Klassen auszugleichen. Ich benutze keras. Ich habe viele Beispiele untersucht, aber keine Lösung für mein Problem gefunden. Ich denke darüber nach, …
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ReLU vs Sigmoid im mnist Beispiel
BITTE BEACHTEN SIE: Ich versuche nicht, das folgende Beispiel zu verbessern. Ich weiß, dass Sie eine Genauigkeit von über 99% erreichen können. Der gesamte Code ist in Frage. Wenn ich diesen einfachen Code ausprobiert habe, erhalte ich eine Genauigkeit von 95%. Wenn ich einfach die Aktivierungsfunktion von Sigmoid auf Relu …
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Keras-Backend-Tensorflow auf GPU umstellen
Ich verwende die Keras-Tensorflow-Kombination, die mit der CPU-Option installiert wurde (sie soll robuster sein), aber jetzt möchte ich sie mit der GPU-Version ausprobieren. Gibt es eine bequeme Möglichkeit zu wechseln? Oder soll ich Tensorflow komplett neu installieren? Ist die GPU-Version zuverlässig?
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Datenerweiterung bei Verwendung von flow_from_directory in CNN
Ich möchte einen kleinen Datensatz verwenden, um ein CNN-Modell zu erstellen. Daher verwende ich die Datenerweiterung, um den Zugdatensatz zu vergrößern. Soll ich alle Augmentationstechniken (Argumente) verwenden , die aufgeführt hier ? Ich habe festgestellt, dass das Hinzufügen vieler Argumente die Genauigkeit des Modells verringert und das Trainingsset schwieriger macht …
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CNN zur Phonemerkennung
Ich studiere derzeit dieses Papier , in dem CNN für die Phonemerkennung unter Verwendung der visuellen Darstellung von Log-Mel-Filterbänken und eines begrenzten Gewichtsverteilungsschemas angewendet wird. Die Visualisierung von Log-Mel-Filterbänken ist eine Möglichkeit, die Daten darzustellen und zu normalisieren. Sie schlagen vor, als Spektogramm mit RGB-Farben zu visualisieren. Das Beste, was …
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Merkmalsextraktion für ein vorab trainiertes Modell in Keras
Keras bietet eine Möglichkeit, die Funktionen eines vorab trainierten Modells zu extrahieren, die hier beschrieben werden. Https://keras.io/applications/ from keras.applications.vgg16 import VGG16 from keras.preprocessing import image from keras.applications.vgg16 import preprocess_input import numpy as np model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False) img_path = 'elephant.jpg' img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) x = image.img_to_array(img) x = …
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border_mode für Faltungsschichten in Keras
Keras hat zwei border_mode für convolution2D, gleich und gültig. Könnte jemand erklären, was "dasselbe" tut, oder auf eine Dokumentation hinweisen? Ich konnte kein Dokument im Internet finden (außer Leute, die darum bitten, dass es auch in theano implementiert wird).
7 convnet  keras 
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