我按照目前Keras博客上的教程,我有以下问题:一旦模型被训练,我该如何挑选图像并对其进行分类? 我知道train_generator.class_indices在模型中有类。 目标是引入图像的路径并返回相应的类。 下面是代码: #libraries used
from keras import backend as K
from keras import applications
fro
对于大量的训练样本(100.000),我的卷积神经网络的准确性降低而不是增加。对于较少数量的训练样本(6.000),准确度会增加到一个点,然后开始下降。 例子: nr_training_examples 100000
tb 2500
epoch 0 loss 0.19646 acc 18.52
nr_test_examples 5000
Accuract test set 0.00
nr
我是Keras的新手,我正在学习构建卷积神经网络模型。我正在使用MNIST数据集。 (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
建立和评估后,我获得了99%以上的准确度。 model = NN_model() # Sequential model built with multiple Convolution and poo
我在一组,100个相同的正方形和100个相同的圆上有200个图像。图像是44x41像素,图像是灰度。我正在尝试构建一个简单的分类器来学习tensorflow。 问题:无论输入图像如何,预测向量始终具有相同的值。 这里是我的神经网络的代码: import tensorflow as tf
import random as r
import matplotlib
import numpy as
我想创建一个自定义初始化与Gabor内核根据Keras documentation。 我正在编写这个示例以便于运行和调试代码。 import random
from cv2.cv2 import CV_64F
import keras.backend as K
import numpy as np
from keras.layers import Conv2D
from sklearn.