keras

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    不一致的结果sklearn

    我一直在阅读Keras文档建立一个实现MLP反向传播我自己的MLP网络。我熟悉sklearn MLPClassifier，但我想学Keras深学习。以下是第一次尝试。该网络有3层1输入（功能= 64），1输出和1隐藏。总数是（64,64,1）。输入是125K样本（64 DIM）和ynumpy矩阵X是1D numpy二进制类（1，-1）： # Keras imports from keras.mo
    neural-network deep-learning keras 2017-10-22

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    Keras在使用TensorFlow-gpu时出现错误

    我想用TensorFlow作为后端运行Keras，但我想在GPU上运行它。我安装TensorFlow-GPU，CUDA 8.0，cuDNN，但Keras得到以下错误： --------------------------------------------------------------------------- ImportError Traceback (most rece
    python python-3.x tensorflow keras tensorflow-gpu 2017-10-22

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    带Keras的LSTM文本生成：什么是多样性？

    我正在使用Keras和LSTM进行小型文本生成项目。 Chollet的代码工作得很好。有人可以向我解释多样性步骤0.2,0.05,1.0,1.2吗？这里究竟发生了什么？提前致谢！ for diversity in [0.2, 0.5, 1.0, 1.2]: print() print('----- diversity:', diversity) generated
    python deep-learning keras lstm 2017-10-22

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    keras是否通过keras点明智计算二维CNN回归的损失值？

    我使用二维图像上的CNN keras作为损失函数进行均方误差回归。损失值的范围为100.要知道每个像素处的平均误差，我应该将其除以总像素数？或者显示的损失值是针对像素的？
    python keras 2017-10-28

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    Keras：自定义损失函数错误加载模型

    我定义了一个自定义的损失函数如下： weight_for_hierarchical_error = K.variable(np.ones(16)) def mse_weighted(y_true, y_pred): return K.mean(weight_for_hierarchical_error * K.square(y_pred - y_true), axis=-1) 当
    python deep-learning keras 2017-10-28

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    Keras：使用train_on_batch处理批处理数据时的测试，交叉验证和准确性

    有人可以指给我一个完整的示例，它可以执行以下所有操作吗？ 适合使用train_on_batch() 留出从每批出于验证的目的 集预留精度评价试验数据毕竟批次已被处理的数据的循环成批（酸洗）的数据（见下面我的例子的最后一行）。 我发现很多1 - 互联网上的5行代码片段说明如何调用train_on_batch()或fit_generator()，但至今没有明确说明如何分离出来，同时处理验证和测试数据，
    deep-learning keras batch-processing metrics 2017-10-28

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    为什么keras代码在从Keras 1.2.2更改为Keras 2.0.5时得到错误消息

    这是我从github获得的关于等级关注网络的代码片段，代码最初是在Keras 1.2.2中。现在我不得不改变它与Keras 2.0.5编译，但是，它有这样的错误信息，我无法解决。 原代码如下 MAX_SENT_LENGTH = 100 MAX_SENTS = 20 MAX_NB_WORDS = 276176 EMBEDDING_DIM = 128 VALIDATION_SPLIT = 0.
    api deep-learning keras keras-layer keras-2 2017-10-28

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    RNN图层返回kera中未知的input_length

    我现在使用RNN图层对输入文档进行编码，如下所示。但我不确定为什么RNN层无法检测输入序列长度？所以我认为最后的p的形状应该是(?, doc_maxlen, rnn_h_size)而不是(?, ?, rnn_h_size)。哪里错了点？ rnn_h_size = 10 embd_size = 100 doc_maxlen= 10418 doc = Input((doc_maxlen,), n
    deep-learning keras recurrent-neural-network 2017-10-29

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    预测正弦张量流与keras不同

    下面是用Keras编写的代码，用于回归正弦函数。它工作完美。 import numpy as np from keras.layers import Dense, Activation from keras.models import Sequential import matplotlib.pyplot as plt import math import time x = np.a
    python machine-learning tensorflow neural-network keras 2017-10-29

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    什么时候在Keras中初始化内核？

    我正在使用Keras功能API，我想知道：什么时候内核初始化？是否在创建图层时，像 x = Dense(32, kernel_initializer='glorot_uniform')(x) 还是在编译模型期间？例如 model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy') 我想这期间model.fit(...)
    deep-learning keras 2017-11-03
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