F.relu(self.conv12(x))模型是使用torch内置方法存储的，如下所示。state_dict': net.state_dict()}我在网络中增加了一层，而模型
浏览 15提问于2018-08-09得票数 0
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在Keras中“淡入”新图层
、、、、
我正在尝试使用tensorflow后端在Keras中实现this文件。 在我的理解中，它们逐渐成长为GAN，随着模型的训练逐渐淡入额外的层块。在迭代过程中，新图层会线性淡入。我不确定如何引入他们使用的“淡入”。 要做到这一点，Keras，我想我可能需要一个Lambda层--但这就是我所知道的。 有什么建议吗？ 谢谢!
浏览 26提问于2018-12-20得票数 0
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我一直在研究一个wordpress主题，并且几乎完成了它，但最近我学习了一些新的HTML5标记，如<header>、<footer>、<article>等。我怀疑是否应该按照HTML5重新修改我的页面？
我的意思是，现在用HTML5编写代码是一个很好的实践，还是我应该继续使用旧的HTML代码，直到HTML5完全上市！请指点。目前，我只是考虑实现基本的HTML5标记，如</e
浏览 0提问于2013-03-13得票数 1
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我在Tensorflow中实现了一个CNN，改编自教程：CNN with Estimators。如何在训练期间为数据集中的所有样本(约3M个样本)提供权重？我的理解是，在第一个模型的训练过程中，所有样本都具有相同的权重(1/N)，并用于计算加权损失。然后，根据计算的损失值，在下一个模型的训练过程中修改、保存和重新加载<
浏览 16提问于2019-03-12得票数 0
如何在tensorflow中对MLP中的权重实现最大范数约束？Hinton和Dean在他们的关于黑暗知识的工作中描述的那种。也就是说，tf.nn.dropout是否默认实现权重约束，或者我们是否需要显式实现它，如
“如果这些网络共享存在的隐藏单元的相同权重。我们使用标准的随机梯度下降过程在小批量训练案例上训练辍学神经网络，但我
浏览 2提问于2016-06-14得票数 7
我正在开发googlenet .Can，有人告诉我如何在python中使用预先训练好的googlenet和alexnet。关于VGG和RESNET的资料太多了，但我不明白如何使用预先训练好的googlenet和alexnet
浏览 31提问于2019-12-06得票数 0
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model_weights和optimizer_weights在角膜中的区别是什么？运行以下代码后，model.summary显示总共9个参数，这些参数在model_weight中显示在1.h5文件中。optimizer_weight显示共18个参数。我只用了一个年代。
浏览 4提问于2017-10-11得票数 2
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简写版：更长版本：
我正在使用matlab中的MoG模型作为机器学习算法。我是抽样蒙特卡罗风格，因此需要执行重要性重加权，这涉及到评估从MoG模型</
浏览 8提问于2016-01-22得票数 2
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据我所知，所有边的权重都是1。我想修改图中每个边的权重。我想在每条边上增加不同的权重。例如，('A'，'B')是0.1重量，('A'，'C')是0.2重量，等等。我还查看了以下文章：
然而，看起来他们正在遍历每条边界，为所有的边获得一个特定<e
浏览 8提问于2022-10-30得票数 1
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我正在尝试实现一个自定义字体系列(用于不同权重的多个.otf文件，例如重、轻、规则、超轻.)用于我的Fire猴子应用程序，它将同时部署在Android和iOS上。请记住，没有实际的“字体名称”文件，只有“字体名称重”和其他权重。
额外的问题在这里，我如何在FMX中使用字体权重？我没有找到任何设置字体权重的属性。然而，当在Android中做同样的事情时，这是一个完全
浏览 0提问于2021-10-08得票数 1
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对于小类DecisionTreeClassifier，类权重=‘balanced’能被解释为有相同的重复数据点吗？
我知道这不是这样的，class_weight作为一个错误的分类成本。但我想知道，这是否会与过度抽取少数族裔阶级的结果相同。
浏览 0提问于2019-10-08得票数 2
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它说：“类:要将图像分类到的类的可选数量，如果include_top是真的，并且没有指定权重参数，只能指定它。”
然而，在模型中，所有类的数量都已经预先确定了。你如何在没有转移学习的情况下修改课程的数量？
浏览 1提问于2019-06-20得票数 1
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我想知道为什么我们需要在训练时保存模型？在火车开始时保存一次，然后在火车上只保存重量还不够吗？
我的意思是，模型在训练过程中没有变化，为什么需要这个布尔值？
浏览 21提问于2018-01-08得票数 0
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早上好,它已经作为一个例子在：中实现，但是这种梯度惩罚损失的实现不再适用于tf2。K.gradients()不返回任何内容。这里是问题的完整示例：UPDATE:在构造de计算图时，这会忽略错误。gradient_penalty = K.square(1 - gradient_l2_norm)
然而，我得到了令人兴奋的
浏览 2提问于2020-04-06得票数 4
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#dropout 50%learner.fit(lr,1)加载和保存的h5文件具有相同的大小。我怎么知道保存的模型比加载更好？
浏览 0提问于2018-10-31得票数 0
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我正在尝试基于定性调查数据的工作来产生一个分类模型。我们对大约10K名客户进行了研究，结果建立了一个细分模型，随后将每个客户分为8个客户细分中的1个。现在的挑战是将总的客户群归入这些细分市场。由于只有某些客户做出了回应，研究人员使用总体人口统计数据来应用分层后权重(或频率权重)。
我的任务是现在使用我们的客户数据作为这10K的解释变量，以便为整个基础构建一个分类模型</em
浏览 0提问于2016-09-29得票数 0
我目前正在使用fast.ai来训练图像分类器模型。RuntimeError:顺序加载state_dict中的错误：有什么问题吗？会不会是不同版本的火把，导致模型错配？在我的</em
浏览 3提问于2019-03-07得票数 1
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我正在对一个已经在SageMaker中训练过的模型进行增量训练。我希望将数据添加到现有类中，并创建新类。第一个模型有4个类(num_classes = 4)，但我希望保留这些类并添加3个额外的类。文档中说，在进行增量训练时，num_classes超参数必须相同。但如果是这种情况，这意味着我不能向现有模型添加类，每次我想要更改类的数量时，我都必须从头开始。这是准确的吗？或者，有没有一种方法可以更新现有的模型</
浏览 44提问于2019-04-19得票数 1
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我拥有的数据集是由路径名组成的一些文本数据。我正在使用TF-国防军向量器和决策树。数据集中的类严重不平衡。有几个大类的样本数超过500个，而其他一些小类的样本数少于100个。有些甚至更小(不到20)。这是实际收集的数据，因此模型在实际实现中看到次要类的可能性也很小。我现在遇到的问题是，模型大部分时间预测小班为主修班，使我的准确率一直在45%左右。如果我重新整理数据，我认为由于模型学习主修班的
浏览 0提问于2021-07-14得票数 0
我正在尝试从.pb文件中保存的模型中提取模型权重。但是，当我运行sess时，它返回以字节为单位的模型权重，并且无法读取它。我的代码如下：with tf.compat.v1.Session(graph=tf.Graph()) as sess:
浏览 1提问于2022-05-01得票数 1
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