我正在修改的resnet上工作，并希望插入dropout后激活层。input_shape=input_img_shape, pooling='avg')
ne
浏览 39提问于2020-12-30得票数 1
在下面的教程中，将解释当解冻包含BatchNormalization (BN)层的模型时，这些层应该保持在推理模式下，在调用基本模型时传递training=False。当您解冻包含BatchNormalization层的模型以进行微调时，您应该在调用基本模型时传递training=False，从而使BatchNormalization层保持在推理
浏览 11提问于2022-02-05得票数 1
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我想为cifar10数据集在keras中训练2个模型。首先是从头开始(model1)，其次是微调一个预先训练过的模型(model2)。我使用以下代码来做到这一点：from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
fromkeras.layers im
浏览 0提问于2018-08-06得票数 2
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考虑转移学习，以便在keras/tensorflow中使用预先训练的模型。对于每个旧层，trained参数设置为false，以便在训练期间不更新其权重，而最后一层已被新层取代，必须对这些层进行训练。特别是增加了两个完全连接的隐层( 512和1024神经元)和激活函数。在这些层
浏览 2提问于2020-09-04得票数 2
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我花了一些时间来提高我的F1-分数，以完成我的多类文本分类任务。我正在从笔记本电脑的评论中提取方面和情绪。因此，有3个标签，B_A / I_A /O等，我真的很感谢任何建议，以改善我的网络，例如附加层或其他嵌入。(也许我也应该为我的任务尝试多类分类之外的其他方法)现在我已经获得了以下代码的大约60%的F1分数：
#vocab_size=4840, embedding is glove6B, max_seq_leng
浏览 0提问于2021-02-03得票数 0
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我想使用Tensorflow和Keras在预先训练好的模型中添加新的层。问题是，这些新的层不是要添加到模型的顶部，而是在开始时添加。我想创建一个三连体模型，它采用3种不同的输入和3种不同的输出，使用预先训练的</e
浏览 73提问于2019-06-25得票数 1
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我来自tensorflow，学习了更多关于角星的知识，并遇到了这个符号。我查看了文档，但找不到任何例子。语法是在函数后面加上括号中的变量时使用的。model_input = Input(shape=input_shape)
z = Dropout(dropout_prob[0])(z) # Not sure whatthis means
我唯一的想法是，这可能是一层
浏览 0提问于2018-08-16得票数 0
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我有以下代码： """ """
input_shape = (28, 28,然而，在此之后，我需要在Dro
浏览 4提问于2022-04-05得票数 1
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我在理解LSTM API中的一些tf.keras.layers层参数时遇到了困难。我正在研究使用CuDNNLSTM层而不是LSTM层(以加快培训)，但是在我承诺使用CuDNN层之前，我希望完全了解使用CuDNNLSTM而不是LSTM层所丢失的参数。在LSTM层(即tf.keras.models
浏览 3提问于2019-08-08得票数 3
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我想使用Tensorflow 2.5在训练和推理时启用dropout。为此，我在模型中设置了dropout层，参数training = True。layer = tf.keras.layers.Dropout(0.2, training = True) 然后我训练了我的模型，并使用以下代码进行了预测： prediction =
浏览 119提问于2021-08-24得票数 0
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我正在尝试使用<code>C0</code>数据训练Keras DNN模型进行预测。我已经对数据进行了标准化，并将其分为训练、测试和验证部分。我尝试了许多不同的超参数，包括将激活函数更改为tanh和relu，并尝试在第一个密集层之后添加批处理归一化层，我使用了SGD优化器(更改了学习率、动量，甚至尝试将优化器更改为Adam)，尝试
浏览 8提问于2020-07-31得票数 0
我正在使用Keras functional API构建一个分类器，并且在dropout层中使用training标志，以便在预测新实例时启用dropout (为了获得不确定性的估计)。为了得到预期的响应，人们需要多次重复这个预测，keras随机激活密集层中的链接，当然这是计算昂贵的。因此，我还希望选择在<
浏览 0提问于2019-08-19得票数 0
我预先训练了一个LSTM编码器/解码器，没有使用dropout，这样我就可以使用GPU并加快训练速度。我现在已经重新构建了模型，并添加了dropout和recurrent，并希望在推理过程中激活它，以估计我预测的置信区间。我不确定如何使用顺序应用编程接口在我的模型<
浏览 14提问于2020-08-26得票数 1
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我有一个使用keras开发的简单的LSTM网络：model.add(LSTM(rnn_size,input_shape=(2,w),dropout = 0.25, recurrent_dropout=0.25))我想采用MC辍学的方法。如何在测试阶段启用辍学以计算不确定度？
谢谢。
浏览 0提问于2019-03-26得票数 4
在keras中加载训练好的模型后，model.summary()会给出网络层的描述。但它不包含有关层中激活函数的信息。如何识别在特定层(例如最后一层)中使用哪个激活函数？
浏览 22提问于2020-10-08得票数 0
我想训练一个具有自定义激活层的keras模型。自定义激活层具有一个固定的不可压缩参数。
我想改变/设置这个不可训练的参数在模型中的所有自定义激活层在训练后的几个时期。如何使用keras<
浏览 0提问于2020-12-02得票数 3
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我建立了一个模型，其中包括一个预先学习的模型，然后是一些层，并添加到最后。一切运行良好，我可以在我的数据集上训练模型，并将经过训练的模型保存到文件中。但是，当我试图加载保存的模型时，我会得到以下错误。我得到，这指向密集的层形状是未定义的。但是，在训练
浏览 2提问于2020-11-17得票数 0
我在凯拉斯有个受过训练的模特。是否可以使用“.h5”文件中预训练模型的前4个conv层的权重来初始化新模型<e
浏览 6提问于2020-08-19得票数 0
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当batch_size参数大于1时，我有一个关于在Keras/Tensorflow中实现Dropout的问题。任何不使用参数的训练案例都会为该参数贡献0的梯度。
但是它是如何在Keras中实现的呢？据我所知，对于批处理中的每个样本，根据当前模型计算单个梯度(作为不同样本下降的不
浏览 5提问于2020-02-19得票数 0
我想在训练时从Sequential Keras模型中的dropout层提取并存储1/0的dropout掩码数组。我想知道在Keras中是否有一种直接的方法来做到这一点，或者我是否需要切换到tensorflow (How to get the dropout mask in Tensorflow)。将非常感谢您的帮助！我
浏览 42提问于2019-09-21得票数 3
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