使用keras网格搜索隐藏层的数量
Keras是一个开源的深度学习框架，它提供了简单易用的API，可以用于构建和训练神经网络模型。网格搜索是一种通过遍历给定的参数组合来寻找最佳模型配置的方法。在Keras中，可以使用GridSearchCV类来实现网格搜索。
隐藏层的数量是神经网络模型中的一个重要参数，它决定了模型的复杂度和表达能力。过少的隐藏层可能导致模型欠拟合，而过多的隐藏层可能导致模型过拟合。因此，选择合适的隐藏层数量对于构建高性能的神经网络模型至关重要。
在进行隐藏层数量的网格搜索时，可以考虑以下几个方面：
- 初始设定范围：根据问题的复杂性和数据集的大小，可以设定一个初始的隐藏层数量范围，例如1到5层。
- 增量步长：定义隐藏层数量的增量步长，例如每次增加或减少1层。
- 评价指标：选择一个合适的评价指标来衡量模型的性能，例如准确率、精确率、召回率等。
- 交叉验证：使用交叉验证来评估每个隐藏层数量的性能，以减少因数据集划分不同而引起的偏差。
- 网格搜索：使用GridSearchCV类来进行隐藏层数量的网格搜索。该类会自动遍历给定的参数组合，并根据交叉验证的结果选择最佳的隐藏层数量。
在腾讯云的产品中，可以使用腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform，TMLP）来进行Keras模型的训练和调优。TMLP提供了丰富的机器学习算法和工具，可以帮助用户快速构建和部署深度学习模型。
参考链接：
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我的数据形状是一样的，我只是在这里生成随机数。在实际数据中，数据是从范围6到6的浮点数，我也缩放了它们。输入层大小和编码维数必须保持不变。当我训练的时候，损失就开始了，我一直呆在0.631。我手动改变了学习速度。我对python很陌生，不知道如何实现到网格搜索，对这段代码进行搜索以找到正确的参数。我还能做些什么来调整我的网络呢？
import numpy as np
from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model
from keras import optimizers
#Train data
x_tr
浏览 2提问于2018-04-13得票数 2
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我正在读这篇，突然出现了一种怀疑。在教程de dataset中有10个属性(经过一次热转换之后)，但是当模型创建时，输入层的神经元(64)比输入( 10 )多。
下面是代码：
def build_model():
model = keras.Sequential([
layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=[len(train_dataset.keys())]),
layers.Dense(64, activation='relu'),
layers.Dense(1)
])
浏览 1提问于2020-04-19得票数 0
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使用TensorFlow的Keras建立了一个神经网络，该网络应该将IP与7种漏洞中的一种相匹配，并给出IP所具有的漏洞类型。
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(50, activation=tf.nn.relu),
tf.keras.layers.Dense(7, activation=tf.nn.softmax)
])
model.compile(optimizer='adam',
loss=&#
浏览 0提问于2019-09-22得票数 0
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我正在看Keras的卷积神经网络的例子。(例如，请参阅。)但是，我不知道"hidden_dims“参数是什么意思。我知道它代表隐藏维度，但什么是隐藏维度，它们与隐藏层有什么不同？
浏览 7提问于2017-08-07得票数 0
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我试图在的损失函数中实现一个正则化项。在第15页中，引入了一个稀疏惩罚项，它是根据所有隐层单元的rho和rho_hat_j之间的Kullback-Leibor (KL)散度计算的。rho是一个静态数，它迫使神经元大部分离开，而rho_hat_j是神经元j在所有训练集上的平均输出(激活)。
我正在使用Keras来实现自动编码器，我知道在上有一个关于用Keras构建自动编码器的很好的教程，但是我想用Keras中的自定义正则化来实现描述的稀疏惩罚项。关于这个问题的一些旧的实现在、上找到，但是随着Keras上正则化API自1.2.0版本以来的变化，它们已经被废弃了，不再工作了。
所以我试着用这样的方法
浏览 0提问于2018-08-19得票数 2
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调整模型以获得更好的性能
、、、、
我为回归问题建立了一个模型，即从9个输入变量中预测一个值。模型的开发是基于Keras库的人工神经网络
在这个使用编译和拟合方法的模型中，我已经预测了输出值。然而，我得到了不好的评价分数。我使用RMSE和R2对模型进行了评估
(已归一化)预测值与标记值之间的RMSE值为0.207，(原始形式)预测值与标记值之间的RMSE值为215，R2为0.40
如何修改我的模型以获得更好的结果(低RMSE和高R2)？或者这个模型可以接受吗？
import keras
model = keras.models.Sequential()
model.add(keras.layers.Dense(36, in
浏览 2提问于2020-05-20得票数 0
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我想写一个模型，它可以根据输入来拟合多个线性方程。我想我需要一个估计分离(或拐点)点的层，一个对应于每个方程的参数集，以及一个根据分离点选择输出的层。然而，由于我是machine learning的新手，我甚至不知道相关的关键字。
import tensorflow as tf
def build_and_compile_model():
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.InputLayer(input_shape=1),
tf.keras.layers.Dense(3),
浏览 0提问于2020-10-12得票数 1
3回答
为什么会有两层稠密层？
、、、、
我一直在使用以下模型进行图像分类。我想知道为什么在512之前有Dense3稠密层。我应该只使用Dense3吗？而不是丹尼斯512-丹尼斯3？
model = tf.keras.models.Sequential([
# Note the input shape is the desired size of the image 150x150 with 3 bytes color
# This is the first convolution
tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu', inpu
浏览 0提问于2020-08-05得票数 2
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关于层数的Keras混淆
、、、、
我对Keras模型中使用的层的数量感到有点困惑。在这个问题上，文档相当不透明。
根据Jason Brownlee的说法，第一层从技术上讲由两层组成，输入层和隐藏层，输入层由input_dim指定。请参阅上的第一个问题。
在所有的Keras文档中，第一层通常被指定为model.add(Dense(number_of_neurons, input_dim=number_of_cols_in_input, activtion=some_activation_function))。
因此，我们能做的最基本的模型是：
model = Sequential()
model.add(Dense(1, i
浏览 8提问于2017-07-26得票数 31
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当在线查看Keras的例子时，我总是看到最后两层都是完全连接的层，如..。
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(3))
我理解最后一个稠密层和数字为3的事实，因为在这种特殊情况下，这是可能选择的类的数量。
我不明白为什么最后一层稠密层的第二层是64。有时是64，或128或512。
我的问题是，64在model.add(Dense(64))中是什么意思，是什么决定了这个数字？
浏览 0提问于2017-08-05得票数 1
我正在努力理解为时间序列预测开发的模型。它使用一个Con1D层和两个LSTM层，然后是一个密集层。我的问题是，它是否应该在LSTM和更密集的层之间使用Flatten()？在我看来，输出应该只有一个值，它具有(None, 1)的形状，并且可以通过在Flatten()和密集层之间使用Flatten()来实现。如果没有Flatten()，输出形状将是(None, 30, 1)。或者，我可以从第二个LSTM层中删除return_sequences=True，我认为这与Flatten()具有相同的效果。哪一种方法更合适？它们会影响损失吗？这是模型。
model = tf.keras.models.Seq
浏览 2提问于2020-07-08得票数 1
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我用Keras训练了不同的分类模型，每个层有不同的隐层数和相同的神经元数。我发现，随着隐藏层数的增加，模型的准确性降低了，但是，在隐藏层的数量更多的情况下，模型的精度下降更明显。下图显示了不同模型的准确性，在这些模型中，隐藏层的数量发生变化，而其余参数保持不变(每个模型在每个隐藏层中有64个神经元)：
📷
我的问题是，为什么8层和16层之间的精度下降要比1层和8层之间的下降要大得多，尽管隐藏层的数量是相同的(8)。
浏览 0提问于2021-04-10得票数 2
我在和凯拉斯玩呢。我看了他们的MNIST数据，猫对狗等等的例子。
他们建议的网络结构在每种情况下都是不同的。MNIST结构：
# Build a simple model
inputs = keras.Input(shape=(28, 28))
x = layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1.0 / 255)(inputs)
x = layers.Flatten()(x)
x = layers.Dense(128, activation="relu")(x)
x = layers.Dense(128, activation=&
浏览 0提问于2020-10-22得票数 0
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我正在使用keras调谐器来优化超参数:隐藏层、神经元、激活函数和学习率。我有31个输入，32个输出，N个数据样本的时间序列回归问题。
我的原始X_train形状是(N,31)，Y_train形状是(N,32)。我将其转换为keras形状，并重塑X_train和Y_train，如下所示: X_train.shape：(N,31,1) Y_train.shape：(N,32)。
在上面的代码中，X_train.shape(1)是31，Y_train.shape(1)是32。当我使用超参数调整时，它显示ValueError:层lstm_1的输入0与层不兼容:期望的ndim=3，发现ndi
浏览 8提问于2021-04-25得票数 1
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我试图实现一个没有隐藏层的分类模型，约束所有权重都有绝对值1，如下所示
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.constraints import max_norm
from tensorflow.keras.layers import Dense
model = tf.keras.models.Sequential()
#model.add(kernel_constraint=max_norm(1))
model.add(Dense(4, kernel_constraint=max_norm(1)))
model.add(Dense(2
浏览 0提问于2021-06-26得票数 0
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隐藏层在哪里？
、、、、
我对自动编码器还是个新手。我有来自Keras (https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html)的代码。我想知道我在代码中的注释是正确的吗？ input_img = keras.Input(shape=(784,)) # input
encoded = layers.Dense(128, activation='relu')(input_img) # is it hidden layer???
encoded = layers.Dense(64, activation='relu')(enco
浏览 70提问于2020-11-10得票数 0
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我试图用Keras模块用Sequential()编译一个dataset，但是我得到了一个值错误：
ValueError: Error when checking model input: expected dense_input_1 to have shape (None, 33) but got array with shape (32, 36)
我多次检查我的代码，但是找不到任何可能的错误。
我有一个包含32个项的数据集，所有这些项都被转换为浮点数。
这是我的神经网络的代码：
# Build neural network
# Sequential
model = Sequential()
浏览 3提问于2017-05-06得票数 0
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我正在尝试在监督学习中训练神经网络，它有一个包含100个列表的列表x_train作为输入，每个列表包含2000列......以及目标输出y_train，其也具有100个列表，但包含每个20列。
这是x_train和y_train的样子：
这是我创建的神经网络：
dnnmodel = tf.keras.models.Sequential()
dnnmodel.add(tf.keras.layers.Dense(40, input_dim = len(id2word), activation='relu'))
dnnmodel.add(tf.keras.layers.De
浏览 2提问于2020-08-22得票数 0
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我正在尝试建立一个模型，根据两支球队的角色来预测哪支球队将在一场流行的游戏中获胜。我有大约60k场比赛的数据，其中输赢由1/-1表示，数据由游戏中单个角色的大约100列组成，每行都有0表示不存在的角色，1表示友好团队中的角色，-1表示对手团队中的角色。我训练了一个简单的keras.Sequential()模型，但是我的训练准确率达到了35%，而验证准确率只有20%。我试着调整我的模型的各个部分，但我似乎从未获得更高的准确性。这是我的代码：
def build_model():
model = keras.Sequential([
layers.Dense(230
浏览 0提问于2020-05-19得票数 0
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我正在构建一个LSTM模型，使用Keras对一些评论数据进行分类。输出仅为1或0。 在将文本数据输入到lstm层之前，我添加了一个单词嵌入层。我的部分代码如下所示。这是max_feature的词汇表大小。Word向量大小为2。每个文档的大小为maxlen。所有文档都已填充到相同的长度。 但是，我总是对LSTM层的长度感到困惑。长度应该与我的文档长度(maxlen)相同吗？输入每个文档中的所有单词，然后输出？. 有相当多的在线资源来解释LSTM。但在执行方面，我觉得他们中没有多少人给出了明确的解释…… 如果有人能澄清这一点，我将不胜感激。 # max_features: vocabulary
浏览 19提问于2019-02-24得票数 0
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我尝试制作一个卷积神经网络，以便对狗和猫进行分类。我在标题中提到了错误。 根据我的搜索，一些人说这个错误属于tensorflow和keras库的不同版本，另一些人说这是一个语法错误。我会在这里留下我的代码，告诉我我在哪里犯了错误。 #IMPORTING LIBRARIES
import tensorflow as tf
import pandas as pd
import keras
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
#IMAGE DATA PREPROCESSING
#preprocessing the
浏览 1098提问于2020-12-13得票数 1
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我正在使用Keras教程跟踪官方的TensorFlow，我被困在这里：
为什么将激活函数用于预测连续值的任务？
守则是：
def build_model():
model = keras.Sequential([
keras.layers.Dense(64, activation=tf.nn.relu,
input_shape=(train_data.shape[1],)),
keras.layers.Dense(64, activation=tf.nn.relu),
keras.layers.De
浏览 1提问于2018-07-20得票数 5
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如何训练这个多类RNN？
、、、、
我正在尝试在tensorflow中训练以下RNN。它接受一个11维的数字向量作为输入，并输出一个包含10个多类概率向量的序列，其中有14个互斥类。
model = keras.models.Sequential([
keras.layers.SimpleRNN(30, return_sequences=False, input_shape=[1, 11]),
keras.layers.RepeatVector(10),
keras.layers.SimpleRNN(30, return_sequences=True),
keras.layers.SimpleRN
浏览 1提问于2021-04-08得票数 0
2回答
如何分解大型网格搜索？
、、、
我希望运行一个非常大的网格搜索不同的神经网络配置。充分地说，使用我目前的硬件运行这是不可行的。我知道，可能有更好的技术比一个简单的网格搜索(例如随机，贝叶斯优化)，但我的问题是，我们可以作出哪些合理的假设，包括在第一。具体来说，在我的例子中，我希望在
A:隐藏层数
B:隐藏层的大小
C:激活函数
D: L1
E: L2
F:辍学
我的一个想法是：(1)通过在and上运行网格搜索来识别网络配置c；(2)选择误差最小的c (例如，MSE) (针对测试数据集)；(3)通过D上的单独网格搜索运行具有配置c的网络，以确定最合适的正则化策略。
在这种情况下，这是一种明智的方
浏览 10提问于2020-10-24得票数 5
1回答
我正在做一个语音情感识别机的训练。
我想在模型上加一个注意层。的指令很难理解。
def bi_duo_LSTM_model(X_train, y_train, X_test,y_test,num_classes,batch_size=68,units=128, learning_rate=0.005, epochs=20, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2):
class myCallback(tf.keras.callbacks.Callback):
def on_epoch_end(self, epoch, logs=
浏览 2提问于2020-11-09得票数 0
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基本神经网络结构的理解
、、、
现在，如果我使用Keras，并且input_shape大于10，它将如何在其中进行调整。
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
model = Sequential()
model.add(Dense(10, activation = 'relu', input_shape = (64,)))
model.add(Dense(3, activation = 'sigmoid'))
model.summary(
浏览 1提问于2020-06-10得票数 0
如何选择LSTM中的隐藏层数和存储单元数？我想建立关于分类的LSTM模型。
from tensorflow.keras import Sequential
model = Sequential()
model.add(Embedding(44000,32))
model.add(LSTM(32))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
浏览 1提问于2022-09-01得票数 -2
1回答
如下所示，我尝试使用tensorflow/keras创建一个MLP。但不幸的是，当拟合时，损失总是NaN。你有什么建议吗？
作为第二个错误消息，我在尝试使用model.score测量准确性时收到消息“‘函数’对象没有属性‘分数’”，但我认为这是由第一个错误消息引发的问题。
感谢所有人
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
fro
浏览 1提问于2021-06-22得票数 0
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如何提高神经网络的验证精度？
、、、、
我想在ANN中创建一个机器学习来预测一个多类分类问题。验证精度在0.4 ~ 0.5之间，但训练精度较高，且沿历次递增。
数据集如下所示：
project_type_id_Apartemen project_type_id_Bandara project_type_id_Dam Weir project_type_id_Hotel project_type_id_Industry Petrochemical project_type_id_Irigasi project_type_id_Jalan Jembatan project_type_id_Komersil pro
浏览 6提问于2022-10-24得票数 -1
1回答
我正在使用CNN对无线信号进行分类。同时，我遇到了一些奇怪的问题-当训练集准确率为80%时，我获得了79%的测试集准确率，但当trianset准确率为93%时，测试集准确率下降到了71%。以前有没有人遇到过同样的问题？ 我的网络是基于keras + tensorflow的。net的细节是： CNN(512,(2,2),tanh)
Batch_normaliztion
flatten()
DNN(512,elu)
DNN(256,elu)
DNN(128,softmax)
opt=adam
loss = mse 谢谢
浏览 38提问于2020-07-26得票数 0
2回答
所以我的任务是训练一个非常简单的神经网络。我们的数据集有6个输入到网络中的特征，我们需要对其进行训练，然后预测一个输出数字。教授给了我们代码，基本上告诉我们要自学哈哈。所以我的疑问是，在下面的代码中，定义了神经网络的层，定义的第一个密集层(有50个节点)是否对应于输入层，或者它是第一个隐藏层？如果它是第一个隐藏层，输入层是如何定义的？ 提前感谢！ def get_compiled_model():
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(50, activation=
浏览 55提问于2020-09-29得票数 0
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我在Keras中建立了一个多输入模型，它采用图像shape=[N, 640, 480, 3]和数值数据shape=[N, 19]，并对12个类进行了预测。下面是定义代码部分的模型：
# # %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
# # MODEL === CNN
# # %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
#
base_model = keras.applications.ResNet50(
weights
浏览 1提问于2020-10-02得票数 1
1回答
理解高维密度层的输出
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在理解密集层的输出形状和平坦层的输出形状方面，我没有问题。输出形状符合我的理解，即(批次大小，单位)。
nn= keras.Sequential()
nn.add(keras.layers.Conv2D(8,kernel_size=(2,2),input_shape=(4,5,1)))
nn.add(keras.layers.Conv2D(1,kernel_size=(2,2)))
nn.add(keras.layers.Flatten())
nn.add(keras.layers.Dense(5))
nn.add(keras.layers.Dense(1))
nn.summary()
产出
浏览 0提问于2019-08-28得票数 4
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1回答
优化Keras CNN
、、、
我在提高我的CNN的准确性和减少损失方面遇到了困难。
以下是一些初始参数：
batch_size = 32
image_shape = 150 # Sizes input to 150x150
EPOCHS = 250
STEPS_PER_EPOCH = 7
IMAGES_IN_CLASS_FOLDERS > 100
我将训练和验证集设置为相同的图像，但我对培训图像进行预处理，这样验证图像就不一样了：
# Image formatting - Preprocessing images into floating point tensors before being fed i
浏览 1提问于2021-06-22得票数 1
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基于tensorflow keras API教程；
model = keras.Sequential([
keras.layers.Dense(10, activation='softmax', input_shape=(32,)),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
我不明白为什么输入层中的单元数是10，而输入形状是32。此外，在tensorflow教程中有许多类似于此的例子。
浏览 0提问于2018-08-08得票数 2
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1回答
去噪自动编码器参数搜索
、、、
我已经运行了一个去噪自动编码器的超参数搜索，结果表明我应该使我的隐藏层的大小尽可能大(在我允许它搜索的值范围内)。这在直觉上是有意义的(我认为？)，更宽的层可以让它更容易地将输出复制到输入。然而，我认为这个微不足道的结果是为了防止去噪自动编码器。
有人能给我建议吗？谢谢。
浏览 0提问于2018-10-02得票数 -1
1回答
我在keras上使用LSTM，并使用之前的重整型层，希望我不必为LSTM层指定形状。 输入是84600 x 6 两个月内84600秒。6公制/标签im在2个月内进行测量 到目前为止，我已经 model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Reshape((86400,1,6), input_shape=(84600, 6)))
model.add(tf.keras.layers.LSTM(128, activation='relu', input_shape=
(x_train.shape),
浏览 39提问于2019-02-17得票数 1
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我试图建立一个包含一个隐藏层的神经网络模型，然后尝试评估它，但是我得到了一个我无法理解的错误：
ValueError: sequential_1层的输入0与图层：：预期的min_ndim=2不兼容，找到了ndim=1。
看起来我在输入层的尺寸上有一个错误，但是我看不出是什么。我已经搜索并查看了堆栈溢出，但到目前为止还没有发现任何有用的东西。有什么帮助吗？
下面是一个最小的工作示例：
import tensorflow as tf
# Define Sequential model with 3 layers
input_dim = 30
num_neurons = 10
output_d
浏览 1提问于2020-11-08得票数 0
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深栈自动编码器
、、、
我正在尝试通过第一版表格挑战卡格尔。很明显，我最初的几次试验结果并没有让我满意，所以我去看看其他人的表现，在第一名得主的职位上，我看到了一个有趣的想法。他使用了一个深堆栈去噪自动编码器自动特征工程的数据集。问题是，我理解名称的第二部分(去噪自动编码器)，但不理解第一部分。或者更具体地说:他是如何使用它的。引用我难以理解的部分(来自这里)：
深度堆栈DAE将输入(500000×14)转换为输出(500000×4500)。如果做得正确，就不需要更多的特征工程，第二阶段的模型应该能够更好地处理这种类型的输入数据。
我不明白的是，在这句话的上方，他说的是
权重的提取=新数据集
多么?我是说，他的建筑有
浏览 0提问于2023-04-04得票数 0
1回答
具有多个输入的Keras网格搜索
、、、、
我试图对我的超参数进行网格搜索，以调整深度学习体系结构。我有多个模型的输入选项，我正在尝试使用sklearn的网格搜索api。问题是网格搜索api只以单个数组作为输入，代码在检查数据大小维时失败(我的输入维数是5*数据点，而根据sklearn，应该是数据点数*特征维数)。我的代码如下所示：
from keras.layers import Concatenate, Reshape, Input, Embedding, Dense, Dropout
from keras.models import Model
from keras.wrappers.scikit_learn import Ker
浏览 1提问于2019-06-30得票数 7
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我在运行在wsl2上的win11上使用Ubuntu20.04。要执行的代码如下：
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D
import numpy as np
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(i
浏览 9提问于2022-05-15得票数 0
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我正在尝试编写一个小型回归神经网络作为学习基础知识的起点。
这是我使用的简单数据集：
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Activation
import pandas as pd
import io
import os
import requests
import numpy as np
from sklearn import metrics
df = pd.read_csv("C:\\Users\\Dan\\y_sinx.csv
浏览 0提问于2019-11-21得票数 0
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我想让我的神经网络学会预测具有n数的平方D1数。我正在考虑一个回归问题。我就是这么做的：
from keras.preprocessing import sequence
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Embedding, Dropout
import numpy as np
x = np.array([[int(i)] for i in range(1001)])
y = np.array([x*x for x in range(1001)])
model = Sequential(
浏览 0提问于2019-05-06得票数 7
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卷积神经网络层
、、、
我想用CNN来检测某些模式，然而，当我试图运行它们时，我的CNN的最后两层会出现错误。我在下面的代码中对这些层进行了注释。*每个Conv2D层在MaxPooling层之前重复。
inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(256, 256, 27), name='input_layer')
lambda_layer = tf.keras.layers.Lambda(lambda value: value / 255)(inputs)
xp = tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, padd
浏览 5提问于2022-09-03得票数 -2
1回答
DNN -寻找最佳辍学率
、、、
有没有办法在没有再培训的情况下为我的DNN找到最佳的辍学率？
也许有一些小问题：
在每一层稠密层之后有一个辍学是明智的吗？
只在最后一层重新训练，而不是整个模式，就够了吗？
(X_train_full, y_train_full), (X_test, y_test) = keras.datasets.cifar10.load_data()
X_train = X_train_full[5000:]
y_train = y_train_full[5000:]
X_valid = X_train_full[:5000]
y_valid = y_train_full[:5000]
浏览 11提问于2022-05-15得票数 0
我有很大的标签数据集。每行包含863标记化的单词。我正在尝试验证哪种类型的NN最适合分析这样的数据集。我准备了3个模型：
CNN：
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Embedding(len(tokenizer.word_index) + 1, 32, input_length=863),
tf.keras.layers.Conv1D(32, 5, activation='relu',kernel_regularizer=l2(0.01), bias_regularizer=l2(0.0
浏览 1提问于2020-04-29得票数 0
tensorflow集线器文档有用于文本分类的示例代码：
hub_layer = hub.KerasLayer("https://tfhub.dev/google/tf2-preview/nnlm-en-dim50/1", output_shape=[50],
input_shape=[], dtype=tf.string)
model = keras.Sequential()
model.add(hub_layer)
model.add(keras.layers.Dense(16, activation='rel
浏览 3提问于2019-11-02得票数 0
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问题
在Keras中，我必须为简单异或神经网络使用多行代码：
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation
from keras.optimizers import SGD
import numpy as np
X = np.array([[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]])
y = np.array([[0],[1],[1],[0]])
model = Sequential()
model.add(Dense(8, input_dim
浏览 0提问于2017-06-01得票数 1
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我为我的所有整数数据集实现了一个Keras模型，其值大于或等于0。列车数据具有(393, 108)维数，预测数据具有(1821, 108)维数。代码如下。
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]
model = Sequential()
model.add(Dense(X.shape[1]-1, input_dim=X.shape[1], activation='
浏览 0提问于2020-10-10得票数 0
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理解每一层的Keras权重矩阵
、、、、
我正在尝试使用Keras中的全连接层架构进行二进制分类，这在Keras中被称为密集类。
以下是我创建的神经网络架构的设计：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation
from keras.optimizers import SGD
self.model = Sequential()
# Dense(64) is a fully-connected layer with 64 hidden uni
浏览 4提问于2017-06-28得票数 5
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