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我正在尝试使用keras在一个完全连接的神经网络中实现。我遇到的问题是，所有的损失都是NaN，它不会学习。编辑：
我还尝试了一些层的组合，发现一些奇怪的东西。如果输入层和输出层都是正常的Dense层，则精度将非常低，几乎为零。但是如果输入层是DenseLN，也就是我的定制层，精度一开始会是0.6+，在几十次迭代之后，精度又会降低到零。事实上，我从Dense层复制了大部分代码，所有的区别就是ln函数和call函数中的s
浏览 5提问于2016-08-23得票数 5
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我正在学习“物理层深度学习导论”。一种方法是简单L2规范化(||X||^2 = 1)，其中X是前一层输出的张量。我可以通过以下代码实现简单的L2规范化：Lambda(lambda x: K.l2_normalize(x,axis=1))
另一方面，我想知道的是有没有限制层输出值的
浏览 0提问于2018-02-20得票数 2
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我想知道如何在Keras中实现具有批处理规范化(BN)的biLSTM。我知道BN层应该介于线性和非线性之间，即激活。这很容易用CNN或密集层实现。但是，如何使用biLSTM做到这一点呢？
提前谢谢。
浏览 4提问于2017-06-22得票数 10
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因此，当我第一次对预测器和标签按特性进行规范化时，我已经看到/编写了很多使用Keras的脚本。这是一种痛苦，因为这意味着需要跟踪一些平均值和std值，并在以后的推断中正确地应用它们，等等。我最近发现，现在有了用Keras以“可适应而不是可训练”的方式进行预测器规范化的“开箱即用”功能，这非常方便，因为所有规范化信息都会在网络对象中存储和使用:参见：，。这使得使用/记账变得简单多了。我的问题是:是否有一种简单的方法可以类似地在-<em
浏览 6提问于2022-10-11得票数 0
我是TensorFlow和Keras的新手，我一直在做一个扩展的resnet，并且希望在一个层上添加实例规范化，但是我不能这样做，因为它一直在抛出错误。我使用的是tensorflow 1.15和keras 2.1。我注释掉了工作的BatchNormalization部件，我尝试添加实例规范化，但是它找不到模块。非常感谢你的建议from keras.layers.normalization
浏览 2提问于2021-06-22得票数 1
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批量规范化而不是输入规范化
、、、、
是否可以在输入层之后使用批处理规范化层，而不对数据进行规范化？我是否可以期望得到类似的效果/表现？在keras功能中，它应该是这样的：x = Batchnorm(...)(x)
...
浏览 3提问于2017-10-16得票数 33
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我坚持使用tensorflow 1.12，并且我需要使用层规范化。我找不到一些这样的例子，而且由于我是tensorflow的新手，我无法找出我错在哪里。tf.contrib.layers.layer_norm是我想要包含在tf.keras.Sequential()中的函数，如下所示- self.module = K.SequentialK.layers.Dense(units=self.output_size, activation=None, kernel_initializer=sel
浏览 41提问于2019-09-18得票数 1
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我想在x层上执行一个简单的线性转换，所以转换的输出是y = a*x + b。这是一种简单的规范化变化，而不对批统计数据进行规范化。dim我不知道如何获得伽马和贝塔。通常，我只是指定层(卷积层或稠密层)来学习权重，但我不确定这里使用的是哪一层，以及该层应该作为输入的内容。我是否必
浏览 3提问于2021-04-09得票数 3
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并实现了、和。我不想转到核心/完整代码。我只是想知道，如何使用VBN作为keras层，因为我不是非常专业的tensorflow/keras程序员。我通常使用简单的批处理规范化(BN)，如下所示同样，如何在下面的keras代码中使用VBN而不是BN？
浏览 0提问于2019-05-02得票数 2
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批量标准化，是还是不是？
、、、
我使用Tensorflow 1.14.0和Keras 2.2.4。以下代码实现了一个简单的神经网络：np.random.seed(1)random.seed(2)tf.set_random_seed(3)
from tensorflow.keras.layers当我取消注释添加批处
浏览 2提问于2019-10-29得票数 6
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1)批处理规范化层是如何与多点_gpu_模型工作的？2)保存模型时，保存了哪些批规范化参数？(因为在Keras中使用多个gpus时，必须按照建议的这里保存原始模型)？具体而言，该功能实现了单机多GPU数据并行.
这对批处理标准化意味着什么？
浏览 0提问于2019-03-22得票数 3
我一直在学习一门机器学习课程，在回归课的最后一个额外的循环作业是
从 TensorFlow tf.keras.datasets导入并对其建模。在课程中，我了解到规范化数据集对训练模型是有益的，所以我想在波士顿数据集上试一试。指导员给出的关于规范化的示例使用了sklearn库，但是在我的搜索过程中，我发现TensorFlow还有一个规范化实用程序。TensorFlow解决方案要简单得多，这让我们怀疑为什么讲师没有在sklearn方法上使用该方法。我在代码中使用的Tens
浏览 1提问于2022-09-01得票数 2
最近，我想在keras中使用批规范化来构造一个神经network.As，这是原始论文中提到的，批处理规范化在测试和训练时间中的行为是不同的。keras.layers.BatchNormalization(axis=-1, momentum=0.99, epsilon=0.001, gamma_constraint=None)
我没
浏览 2提问于2017-10-11得票数 1
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model.compile(loss = 'categorical_crossentropy' , optimizer = 'adam' , metrics = ['accuracy'] )我不确定在Keras中的层上执行自定义规范化<
浏览 0提问于2020-06-14得票数 0
BatchNormalizationLayer被认为是神经网络中的一个层吗？例如，如果我们说Resnet50有50个层，这是否意味着其中一些层可能是批规范化层？在Keras中构建模型时，我认为它是额外的，类似于退出层或添加“激活层”。但BatchNormalization有可训练的参数所以..。我很困惑
浏览 1提问于2020-12-05得票数 2
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我在使用序列模型时遇到了一个简单的回归问题，我通常会对输入和输出进行标准化以获得良好的结果。activation=tf.keras.activations.linear、activation=tf.nn.relu或activation=tf.nn.relu6。我还尝试删除BatchNormalization层tf.keras.layers.BatchNormalization()，但没有任何改进。
假设一旦
浏览 0提问于2019-08-12得票数 0
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我使用一个简单的Keras模型来进行序列预测。在训练过程中，模型的预测精度似乎是正确的。它似乎是某种规范化/标准化的缩放类型。
在培训中更改批处理大小会影响结果。我尝试将批处理大小设置为输入集的大小，以便在一个批处理中完成整个系列的培训，从而提高了结果，但仍然是缩放的。我的假设是，这与每个输入批的规范化或输出规范化有关。我的模型中没有任何BatchNormalization层。是否有一种方法可以禁用Keras中输入/
浏览 3提问于2017-05-21得票数 1
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我正在构建一个使用Keras的2隐藏层MLP。我使用SciKit学习包装器来使用GridSearchCV功能。我的样本大小是有限的，迫使我使用K-折叠验证以及值得信赖的结果。然而，我的理解是，对于K折叠验证中的每一次迭代，输入数据应该只使用训练数据进行缩放(并减少输出)。这需要在Keras模型中执行缩放。为了有可以理解的结果，输出应该被转换回来(使用以前找到的缩放参数)来计算度量。Z-将我的输入数据(X & Y)
浏览 0提问于2020-05-01得票数 0
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我必须将用py手电筒编写的代码转换为keras (带有tensorflow后端)。但是有一个叫做CrossMapLRN2d的层，它在Keras中没有直接的对应。所以想知道这个层是做什么的，以及如何在keras中实现它。确切的代码行是
nn.CrossMapLRN2d(size=5, alpha=0.0001, beta=0.75, k=1.0)
浏览 0提问于2019-12-19得票数 0
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六千万的AlexNet在哪里？
、、、、
根据AlexNet纸的抽象，他们声称有6000万个参数： tf.keras.layers.Dense(1000, activation="softmax"),请注意，我删除了规范化，并将输入设置为227*227
浏览 0提问于2020-10-25得票数 3
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