我使用的是一个Keras模型，它是在DL4J的Java过程中用Python语言训练的。这通常工作得很好，但现在转移到使用自定义损失函数。该模型在Python中使用自定义损失函数进行训练： model =
浏览 46提问于2020-03-20得票数 0
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我正在尝试使用DL4J将经过预先训练的Keras模型加载到Java应用程序中。在Keras中进行培训时，我使用了"channels_first“image_data_format，而现在在DL4J中，我无法正确加载我的模型，因为它试图使用channels_first配置。在<
浏览 1提问于2018-03-26得票数 0
我已经训练了一个Keras (使用Tensorflow后端)模型，它有两个带有自定义损失函数的输出。我需要使用custom_objects参数从磁盘加载模型的帮助。我按如下方式保存模型： model.save(model_path) 我在这里没有定义" custom_loss_fn“的原因是因为custom_loss_fn是在<
浏览 24提问于2019-02-13得票数 1
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我在google训练了一个计算机视觉模型。如果我执行model.save("name.h5")，然后下载.h5文件，这是否保存了经过训练的模型？还是仅仅是模型中未经训练的结构？
浏览 4提问于2020-07-10得票数 2
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我使用MNIST数据集训练了一个模型来识别数字。该模型已经使用TensorFlow和Keras在Python语言中进行了训练，并将输出保存到我命名为"sample_mnist.h5“的HDF5文件中。我想将训练好的模型从HDF5文件加载到Rust中进行预测。
<em
浏览 1提问于2021-07-01得票数 1
Keras自定义丢失函数是否接受全局python变量？我正在构建我自己的Keras自定义丢失函数，它只接受y_true和y_pred作为arguments.But --损失函数非常复杂，它依赖于我的实现中的其他variables.Currently，损失函数只是在相同的python</
浏览 0提问于2018-12-24得票数 2
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对于上下文，我在Keras中训练了两个独立的自动编码器:一个具有标准的MSE损失函数，另一个具有自定义的MSE损失函数。当在训练中的给定时间点评估这两个模型时，它们具有非常相似的性能，但损失却非常不同。 我的性能指标是平均百分比误差。这两个模型都在重建原始图
浏览 31提问于2020-04-24得票数 0
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我的模型看起来像model = Model(inputs=[sketch_inp, color_inp], outputs=disc_outputs)
model.compile(loss=lambda y_true, y_pred : tf.keras.losses.binary_crossentropyfeatureLevelL
浏览 1提问于2020-04-19得票数 0
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在Keras中，如果您需要使用附加参数的自定义丢失，我们可以像在上提到的那样使用它 def loss(y_true, y_pred):return K.mean(K.square(y_pred - y_true) - K.square(y_true - noise), axis=-1)当我训练模型时，然而，一旦模型
浏览 0提问于2018-01-22得票数 37
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我训练了一个数字图像并制作了一个模型文件。
相应的调味汁如下。(filepath，custom_objects )中的第112行:文件“/Users/动物/文档/test/Tra.py”文件"/Users/animalman/opt/anaconda3/lib/python3.8/site-packages
浏览 0提问于2021-02-23得票数 0
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计算损失的Keras中间层输出
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我使用Keras和theano，来训练一个自动编码器模型。我想使用模型的中间层表示在损失函数(同一模型的自定义损失函数)中进行一些特定的计算。我可以从模型中输出中间层。但随后它将使用2个输出而不是1个输出进行训练。我想
浏览 10提问于2017-05-23得票数 3
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我正在训练一个用于多目标回归的Keras模型，使用一个自定义的损失函数，目的是使该损失函数的预测精度低于0.01。从损失函数的下面图可以看出，训练损失和验证损失迅速低于目标值，训练损失趋近较快，验证损失在
浏览 0提问于2018-08-06得票数 1
设置 return loss
所以在训练中，我用weighted_loss函数作为损失函数，一切都很
浏览 0提问于2019-03-18得票数 10
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我训练过一个使用自定义丢失函数的沃特森机器学习模型，但是当我试图部署它时，我得到了一个错误，它说：我知道，在Keras中，通常可以使用以下方法加载具有自定义丢失函数的模型：
load_model('model.h5'
浏览 2提问于2019-01-21得票数 1
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我正在使用keras构建一个图像分割模型，并希望在多个损失函数上训练我的模型。我已经看到链接，但我正在为这种情况寻找一个更简单和直接的解决方案，因为我的损失函数相当复杂。谁能告诉我如何在keras中建立一个具有多个损失的单输出模型。
浏览 13提问于2019-11-04得票数 0
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当我用Python(3.5.5) + Keras (版本2.0.8)比较在GPU上训练的神经网络的输出时，与使用DL4J (1.0.0-beta2 2)在安卓(API 24)上的相同神经网络的输出进行比较时这将是非常有帮助的，如果有人可以分享他们的经验，如何解决这个问题，谢谢！该模型使用DL4J</em
浏览 0提问于2018-09-26得票数 1
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该库提供了一种非常方便的方法来使用本教程中的估计器DNNClassifier创建一个估计器：。然而，在进行预测之前，我不知道如何选择输出层的最终treshold：
例如，假设我们有一个介于'KO‘和'OK’之间的二进制分类器。神经网络的末端计算特定样本(例如 )的每种可能性的概率。我假设dnn的默认阈值是0.5，所以它会在这里回答'OK‘。但我想将这个
浏览 12提问于2018-02-09得票数 0
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我正在做一个项目，这个项目需要训练DNN，然后在Java环境中运行经过训练的模型。由于培训数据需要大量操作，所以我使用Knime及其Keras库来完成大部分工作，并将经过训练的模型导出到一个可以加载到DL4J中的Keras h5文件中(我使用的</e
浏览 2提问于2020-05-09得票数 1
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如何在恢复训练时保存和加载回调？
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目前，我正在使用Keras中的回调来根据最低的验证损失对模型进行检查点。由于该模型每个时期需要5-6小时的训练，因此我在Google Colab断开连接之前完成了大约2个时期。因此，每次它断开连接时，我都会从最后一个检查点恢复训练。
到目前为止，我正在使用model.save和model.load来保留有关回调、权重和训练配置的
浏览 2提问于2020-07-08得票数 0
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用于三重损失训练的自定义精度函数
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我正在尝试用tensorflow和keras训练一个三元组损失模型。我正在使用VGG16模型从我的日期集创建2622个嵌入。我使用tfa.losses.TripletSemiHardLoss作为我的损失函数。我想在训练过程中添加一些精度函数，因为我觉得只跟踪损失是不够的。我知道我可以在
浏览 25提问于2020-07-17得票数 2
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