Keras -通过测试所有可能的超参数来调优序列模型
Keras是一个开源的深度学习框架，用于构建和训练神经网络模型。它提供了一种简单而高效的方式来定义和优化各种深度学习模型，尤其适用于序列模型的构建。
Keras的主要特点包括：
- 简单易用：Keras提供了简洁的API，使得模型的构建和训练变得非常容易上手。它提供了丰富的高级层和模型组件，可以快速搭建各种深度学习模型。
- 多后端支持：Keras支持多种深度学习后端，包括TensorFlow、CNTK和Theano。这使得用户可以根据自己的需求选择合适的后端，并且无需改变代码即可在不同后端之间切换。
- 超参数调优：Keras提供了一些工具和技术来帮助用户调优模型的超参数。通过使用交叉验证、网格搜索等方法，可以测试所有可能的超参数组合，从而找到最佳的模型配置。
序列模型是Keras中的一种常见模型类型，适用于处理序列数据，如文本、时间序列等。在构建序列模型时，可以使用Keras提供的各种层和模型组件，如全连接层、卷积层、循环层等。通过调整这些层的参数和超参数，可以优化模型的性能。
对于调优序列模型的超参数，可以使用Keras提供的GridSearchCV类来进行网格搜索。该类可以自动遍历给定的超参数组合，并通过交叉验证评估模型的性能。通过这种方式，可以找到最佳的超参数组合，从而提高模型的准确性和泛化能力。
腾讯云提供了一系列与深度学习和云计算相关的产品和服务，可以帮助用户在云端进行模型训练和部署。其中，腾讯云AI Lab提供了深度学习平台和工具，包括云端GPU实例、模型训练环境、模型部署服务等。用户可以使用腾讯云的产品和服务来加速深度学习模型的开发和部署过程。
更多关于Keras的信息和使用方法，可以参考腾讯云的文档和教程：
- Keras官方网站：https://keras.io/
- 腾讯云AI Lab：https://cloud.tencent.com/product/ai-lab
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1回答
我有许多预先训练过的模型有不同的层数(模型不是顺序的)。对于这些模型，训练数据有一个形状(1，1,103)，输出是0到9之间的类标签。
我加载了这些保存的模型，将所有层设置为不可训练的。我将这些模型用于新的体系结构，如下所示：
inp = keras.layers.Input(shape=(1,1,103), name = "new_input")
out_1 = model_1(inp) # model_1 is the name of variable where I loaded trained model
out_2 = model_2(inp)
out_3 = mo
浏览 11提问于2022-02-17得票数 1
是否可以基于测试集而不是训练集，使用keras-tuner对模型性能进行评分/评估？我之所以这样问，是因为到目前为止，我的理解是，在tuner.search()中用作目标的度量函数只使用y_true和y_pred作为输入参数，并且它们都引用训练集(如果我错了，请纠正我)。
那么如何在我的度量函数中使用测试数据呢？
浏览 6提问于2021-06-25得票数 1
我试图在示例中的数据集上运行一个简单的boostedTreeClassifier，但它似乎在第一步就卡住了： 2019-06-28 11:20:31.658689: I tensorflow/core/kernels/data/shuffle_dataset_op.cc:111] Filling up shuffle buffer (this may take a while): 84090 of 85873
2019-06-28 11:20:32.908425: I tensorflow/core/kernels/data/shuffle_dataset_op.cc:162] Shuffl
浏览 52提问于2019-06-29得票数 0
我是机器学习的初学者- TensorFlow，我遇到了一些Tensorflow-Keras的示例模型，但混淆了密集单元在那里的选择。
这里分别是32和512。
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_shape=(16,)))
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(512, activation=tf.nn.relu),
tf.keras.layers.Dr
浏览 0提问于2019-08-07得票数 3
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1回答
Keras2.0删除了F1评分，但我想监视它的值。我用序贯模型训练神经网络。
我定义了一个函数，如这里所建议的，。
只有在model.compile中使用该函数时，此函数才能正常工作。通过这种方式，我在每一步都能看到它的价值。问题是，我不想仅仅看到它的价值，但是我希望我的培训能够根据它的价值表现出不同的行为，使用Keras的回调。
如果我试图在回调中插入我的自定义度量，那么我会得到以下错误：
“不可迭代”
您知道如何定义函数，以便它可以用作回调中的参数吗？
浏览 0提问于2018-12-12得票数 6
1回答
自动编码器层
、、
我使用AutoEncoder来检测异常，我的数据集是一个有10列(包括目标标签)的数值数据集，我不知道在我的例子中，我应该为编码器和解码器中的第一个参数选择哪些数字，因为我看到的所有例子都是图像。
我的代码：
class AnomalyDetector(Model):
def __init__(self):
super(AnomalyDetector, self).__init__()
self.encoder = tf.keras.Sequential([
layers.Dense(32, activation="relu"),
浏览 0提问于2022-12-03得票数 0
4回答
我一直在阅读我们如何将我们的数据分成3部分；通常，我们使用验证集来帮助我们调整参数和测试集，以便对我们的模型的表现有一个无偏的估计，这样我们就可以根据测试集的结果来比较模型。然而，我也读过模型选择应该在调优参数之前完成。我有点糊涂了。哪一个必须先做另一个？验证集是否用于调优？如果是这样的话，我们应该如何在调整参数之前进行模型选择？
浏览 0提问于2018-11-27得票数 10
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2回答
我读过验证集用于超参数调整和比较模型。但是，如果我的算法/模型没有任何超参数呢？我应该使用验证集吗？因为比较模型也可以使用测试集来完成。
浏览 0提问于2019-03-03得票数 2
我看了几个教程来深入研究Keras，以便使用卷积神经网络进行深入学习。在本教程(以及Keras的官方文档中)中，MNIST数据集的加载方式如下：
from keras.datasets import mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
然而，没有解释为什么我们有两个元组的数据。我的问题是:什么是x_train 和 y_train ，以及它们与 x_test 和 y_test counterparts有什么不同？
浏览 0提问于2017-09-29得票数 13
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1回答
我正在尝试使用深度学习技术来探索计算机视觉。我已经阅读了基本文献，使用MNIST数据创建了自己的神经网络来对数字进行分类(不使用TF、Keras等任何库，在此过程中理解了损失函数、优化、反向传播等概念)，然后还使用TF Keras探索了时尚MNIST。 我应用到目前为止获得的知识来解决Kaggle问题(识别植物类型)，但结果并不是很令人振奋。 那么，我的下一步应该是什么呢？我应该做什么来提高我的知识和模型来解决更复杂的问题？在初学者阶段之前，我还应该读些什么书、文学作品等呢？
浏览 24提问于2019-10-03得票数 0
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2回答
尽管做了/使用过几次，但我仍然对使用验证集进行超参数调优感到有点困惑。
据我所知，我选择一个模型，对训练数据进行训练，对训练数据进行性能评估，然后对验证数据进行超参数整定评估模型性能，然后选择最佳模型并对测试数据进行测试。
为了做到这一点，我基本上需要随机选择一个模型来训练数据。我不明白的是，我不知道哪一种模式在一开始会是最好的。假设我认为神经网络和随机森林可能对我的问题有用。那么，为什么我不开始搜索一个一般的，例如，神经网络体系结构，随机森林体系结构，并从一开始，评估哪一个模型是最好的一小部分数据变化的所有超参数无论如何。
基本上为什么要选择一个基于人的“猜测”来做训练，然后在验证阶段进行超
浏览 0提问于2022-05-28得票数 0
2回答
为什么这个Keras程序会失败？
、、、、
我在youtube上看了一篇教程，无意中没有在Keras上添加model.add(Dense(6, activation='relu'))，我的准确率达到了36%。在我添加了这个代码之后，它上升到了86%。为什么会发生这种情况？
这是密码
from sklearn.model_selection import train_test_split
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import numpy as np
np.random.seed(3)
c
浏览 0提问于2018-04-14得票数 1
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1回答
我正在读一篇关于在keras调谐器中调优超参数的文章。它包括构建具有以下代码的模型的代码：
def build_model(hp):
"""
Builds model and sets up hyperparameter space to search.
Parameters
----------
hp : HyperParameter object
Configures hyperparameters to tune.
Returns
-------
model
浏览 11提问于2022-07-28得票数 2
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3回答
交叉验证中的折叠
、、
我正在执行10倍交叉验证来评估一系列模型(变量选择+回归)的性能。我用这个代码手工创建了这些折叠。
目前，我正在执行第一个变量选择，然后通过cv进行超参数调优，最后用RMSE和MAE测试所有模型的性能，但我有疑问。
对所有型号“使用”相同的褶皱是正确的吗？或者我应该为每一种型号分别做一份简历？
浏览 0提问于2018-10-29得票数 4
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1回答
我得到了10000张形状图像(100,100张)，代表了粒子的检测，然后我创建了10000张空的形状图像(100,100张)，并将它们混合在一起。我已经分别给出了0和1的类型标签，在这里的代码中可以看到：
Labels = np.append(np.ones(10000),np.zeros(empty_sheets.shape[0]))
images_scale1 = np.zeros(s) #scaling each image so that it has a maximum number of 1
#scaling each image so that it has a maxim
浏览 2提问于2021-01-04得票数 0
我读过答案，并试图理解training、validation和testing如何映射到Tensorflow Estimator和Keras。
A: Tensorflow
tf.estimator.train_and_evaluate函数接受一个train_spec和一个eval_spec。
在这里，evaluate在上述术语中是指validation还是testing？如果是testing，我应该在哪里指定一个validation set
B: Keras
在Keras中，这似乎更清楚了，model.fit采用validation_data参数，这是validation set的参数。有一个单
浏览 2提问于2018-08-30得票数 2
我是Python和ML的初学者。我正在练习这个Iris数据集，以便使用张量流2.0创建ML模型。
我解析了csv并使用数据集训练了模型。在创建模型的过程中，我能够获得90%的训练准确率和91%的验证准确率。
import tensorflow as tf
import numpy as np
from sklearn import preprocessing
csv_data = np.loadtxt('iris_training.csv',delimiter=',')
target_all = csv_data[:,-1]
csv_data = csv_d
浏览 0提问于2020-01-09得票数 2
我理解为什么我们有一个培训集、验证集和测试集。简言之：
培训集-用于培训模型
验证集-用于比较模型内的模型或超参数
测试集-获得对新数据的模型性能的无偏估计。
我理解，在许多情况下，您希望对模型性能进行公正的评估，例如，发布论文或向客户报告结果。但是，在我的情况下，我不关心获得一个对新数据的模型性能的公正估计。我只想找到最好的模型并使用它。此外，我没有那么多的数据，我宁愿有一个更大的培训集和验证集。除了对模型性能的不偏不倚的评估外，还有什么其他的理由来包括测试集？对我来说，使用训练和验证是有意义的吗？
浏览 0提问于2018-03-07得票数 1
1回答
我最近完成了一个“相当好的”TF2/keras模型，用于图像识别，使用了许多层，SGD优化，并从MobileNetv2预训练模型开始。
我可以永远调整:添加/删除层，不同的优化算法，学习率，动量，各种数据集增强，等等。我甚至没有考虑从其他预训练模型开始。我将优化器从SGD改为ADAM (应该更好，对吧？)而且它稍微更不准确。
那么，如何收敛到一个更好的预先训练好的模型、参数、值呢？这只是一次试错吗？训练我的模型需要大约45分钟(10个时期)，当我调整这么多变量时，这似乎是永远的。
我想我可以编写一个python框架来插入各种训练属性，然后让它运行几天。
浏览 1提问于2019-10-26得票数 0
4回答
我的问题很简单，在用于的顺序模型中传递给model.fit的验证数据是什么？
而且，它是否会影响模型的训练方式(例如，通常使用验证集来选择模型中的超参数，但我认为这里不会发生这种情况)？
我指的是可以这样通过的验证集：
# Create model
model = Sequential()
# Add layers
model.add(...)
# Train model (use 10% of training set as validation set)
history = model.fit(X_train, Y_train, validation_split=0.1)
# Trai
浏览 8提问于2017-09-19得票数 96
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我目前正致力于时间序列数据分类问题的深入学习。众所周知，在时间序列中，我们通过被称为窗口的模型对时间序列数据进行一次一次的处理。我们滑动窗口，下一个窗口又是我们的输入。由于我刚刚开始从事深度学习和时间序列领域的工作，我的问题是，如果我们对某个深度学习模型进行某些窗口大小的调优，那么如果使用相同的调优模型来获得相同数据上的一些不同窗口(例如15)的精度，或者模型应该再次对后一个窗口进行调优。
目前，如果我使用相同的模型为不同的窗口，然后我得到的准确性下降了4-5%，比前一个窗口。由此，我再次相信窗口大小是一个超参数，当更改该参数时，需要再次对模型进行调整。
那么，在这种情况下什么才是正确的呢？是
浏览 0提问于2019-07-23得票数 0
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我正在研究一个二进制分类问题，我的训练数据有数百万条记录和2000个变量。我运行lightGBM进行特征选择，并使用从lightGBM中选择的特性运行神经网络(使用Keras)模型进行预测。关于我所遵循的方法，我有几个问题。
当使用lightGBM进行特性选择时，我正在进行超参数调优。这是基于我的理解，随着超参数的变化，所选择的功能也会有所不同。我使用'goss‘算法和’增益‘作为特征重要性类型。我看过几篇他们使用lightGBM进行特性选择的文章，但我还没有看到在哪里进行超参数调优，它们只是使用默认设置。这是正确的方法吗？使用lightGBM进行特征选择，并使用神经网络根据从ligh
浏览 7提问于2020-07-07得票数 2
我创建了一个自定义的docker容器来在Amazon Sagemaker上运行Catboost，遵循这个演示(https://github.com/aws-samples/sagemaker-byo-catboost-container-demo/blob/master/Catboost_container_for_SageMaker.ipynb)。我现在想使用这个自定义容器进行超参数调优，但这不是内置或预建的Sagemaker容器，因此我不确定是否可以或如何使用自定义容器在Sagemaker上创建超参数调优作业。我没有找到任何关于使用自定义docker容器来做HYT的官方文档或官方示例。
浏览 35提问于2021-01-03得票数 4
1回答
我应该选择哪种学习率？
、、、、
我在2d图像上训练一个分割模型，Unet++，现在我正在寻找最优的学习速度。模型的主干是Resnet34，我使用Adam优化器，损失函数是骰子丢失函数。
此外，我还使用了一些回调函数：
callbacks = [
keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=15, verbose=1, min_delta=epsilon, mode='min'),
keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(monitor='
浏览 0提问于2020-11-13得票数 3
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是否有一种使用进行超参数优化的方法，而无需定义分类器/回归器上的每个参数(参数)？就像自动超参数调优命令一样。在文档中，我找到了，但我并不完全理解这是为了什么。
浏览 8提问于2022-07-11得票数 -1
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我是安和ML的新手。我用keras编写了一段简单的代码来训练我的ANN。该神经网络有165个输入和1个多观测输出(回归模型)。我这里的问题是acc和val_acc都是零，这对我来说是没有意义的。我不知道什么是根本原因，我的模型设置或我的数据。另外两个问题是：( 1)如果对该模型进行两次训练，将得到不同的结果；( 2)对于模型评价，我应该使用哪些数据集、训练数据还是测试数据？谢谢!
model = keras_model_sequential()
model %>% layer_dense(units = 10, activation = 'relu', input_sha
浏览 0提问于2019-07-22得票数 0
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我正在尝试使用pycaret来训练模型，并注意到模型性能在超参数调优之后多次下降。
我附上了一张图片，展示了我是如何调整的。
有人能告诉我我做错了什么吗？
提前感谢！
浏览 3提问于2021-09-02得票数 0
1回答
机器学习的最佳模型
、、、、
我是一个机器学习领域的初学者，我有一些小小的疑问，但我没有找到任何合适的答案。如何选择预测未知数据的最佳模型。我学到了两种方法，我不知道哪一种是正确的。
通过将数据分割成训练和测试数据来说明、训练您的模型，然后对模型进行拟合以预测测试输出和错误，对数据进行洗牌，并将误差平均在大约100个或更多个周期内。这将给我们一个平均错误(rmse测试)超过100个周期(python随机状态)。现在要预测未知的数据(验证模型)，我应该考虑哪个模型来进行预测。
1-使rmse更接近于平均rmse的模型:选择一个报告误差的模型，该模型报告的误差大约等于超过100个周期的平均误差，用于预测未知数据，并称之为预测模
浏览 0提问于2018-04-14得票数 1
当我练习经典的kaggle比赛时，比如泰坦尼克号，房屋定价等等，我遵循了我从教科书上学到的传统过程：
将培训数据分为培训集和验证集(按7:3或CV划分)。
带训练集的拟合模型
使用验证集评估模型性能
将训练集和验证集结合起来，用相同的验证集参数对模型进行再训练。
预测测试集的结果
我无法理解的是，为什么模型在验证集上表现得很好，而在公共测试集上却可能不是很好呢？有时甚至公共测试集的分数也可能与私有测试集不同。
如果验证集无法避免在实际预测中过度或不适当，那么它似乎是无用的？
更重要的是，即使模型在私有测试集中表现良好，我们如何才能判断它是否好呢？也许它在“私人-私有测试集”中的表现会很糟糕。
浏览 0提问于2021-11-10得票数 0
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我在想我的方法是否合理。我使用交叉验证的GridSearchCV来训练和调优不同模型类型(例如回归树、岭、弹性网等)的模型超参数。在对模型进行拟合之前，我省略了10%的样本，以便使用train_test_split进行模型验证。(见截图)。我选择具有最佳参数的模型来对未见验证集进行预测。
我是不是遗漏了什么，因为我还没有看到有人在评估模型的准确性，同时调整模型参数时也没有看到有人这样做吗？
📷
浏览 0提问于2020-02-08得票数 2
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2回答
LSTM到多元序列分类
、、、、
如何在keras中使用LSTM训练多元序列到多类序列？
我有50000个序列，每个序列的长度为100个时点。在每个时间点，我有3个特征(所以宽度是3)。
我有4个类，我想建立一个分类器来确定序列的类。这样做最好的方法是什么？
我看到了许多关于一元序列分类的指南，但是没有多变量分类指南，我不知道如何将其应用于多变量情况。
浏览 0提问于2019-09-11得票数 1
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因此，据我所知，交叉验证是用来确定最佳模型的。
我知道一旦我们确定了最好的模型，我们就会在整个数据集上对它进行训练。我应该使用交叉验证的多层感知器，可以分类MNIST数据集。我似乎不明白交叉验证如何适合训练模型。
假设我使用的是5倍交叉验证，这意味着我必须制作5种不同的模型，但是，如何进行这些单独模型的培训呢？特别是，我有以下问题：
这些个体模型的训练是否会像往常一样(反向传播)？
我要用什么来初始化每个模型？(随机权重？)
在完成交叉验证之后，我现在有了最好的模型(比如B)，在整个数据集上训练这个模型意味着什么？(这是否意味着，我与B一起初始化了在整个数据集上训练的新模型的权重)。
浏览 0提问于2018-09-29得票数 1
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1回答
我训练了我的BERT模型，然后我得到了99%的培训部分--不管是谁，在部分验证中，我只得到了80%，那么如何提高我的验证精度呢？
代码：
def build_model(self, n_categories):
input_word_ids = tf.keras.Input(shape=(self.MAX_LEN,), dtype=tf.int32, name='input_word_ids')
input_mask = tf.keras.Input(shape=(self.MAX_LEN,), dtype=tf.int32, name='input_m
浏览 10提问于2022-08-29得票数 0
3回答
嘿，我正在训练一个CNN模型，我想知道如果我使用相同的数据进行验证和测试会发生什么？模型是否也对验证数据进行了培训？(我的模型看到验证数据了吗？)还是只计算了误差和准确度，并在训练中加以考虑？
浏览 6提问于2020-05-24得票数 1
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在利奥·伊西克顿( learning )在第四课“https://www.youtube.com/watch?v=ms-Ooh9mjiE&list=PLWKotBjTDoLj3rXBL-nEIPRN9V3a9Cx07&index=4 过载、不足和模型容量”中提出的“深度学习速成课程”中，他建议数据应该分成列、验证和测试集。训练集用于训练模型，验证集用于优化超参数，测试集用于对泛化误差进行无偏估计。当我看人们是如何实现这个设计的时候，他们通常使用gridseachCV来评估深度学习神经网络来配置某些超参数，如神经元数量、学习速率、优化器等，然后使用验证集来执行早期停止。
我认为从
浏览 0提问于2019-04-14得票数 0
网格搜索技术是一种易于使用且令人尴尬的并行方法，用于为机器学习模型找到最佳超参数集。Google Cloud Machine Learning (ML)引擎是否使用网格搜索？
浏览 0提问于2017-09-14得票数 0
2回答
我正在运行一个4倍交叉验证的超参数调优使用sklearn的'cross_validate‘和'KFold’函数。假设我的训练数据集已经被洗牌了，那么在分割成批/折叠(即KFold函数中的洗牌参数)之前，我是否应该对每一次超调参数调优重新洗牌数据？我注意到，超参数调优过程的结果将是不同的，这取决于在将数据分割成折叠之前对数据进行洗牌。
我假设，如果结果取决于洗牌，那么模型就不稳定了。这是正确的吗？然而，这也可能对模型“不公平”，因为结果是不可复制的，因为每次我运行交叉验证时，每个折叠的数据都是不同的(也就是说，每个超参数组合都在完全不同的褶皱上进行评估。例如，第一次调优迭代的折叠
浏览 0提问于2020-02-27得票数 3
回答已采纳
1回答
我要在我的文本数据集上训练快速文本无监督模型。然而，在train_unsupervised方法中有许多超参数：
lr # learning rate [0.05]
dim # size of word vectors [100]
ws # size of the context window [5]
epoch # number of epochs [5]
minCount # minimal number of word o
浏览 0提问于2022-09-06得票数 1
我正在研究数据，在这些数据中，我尝试了不同的分类算法，并看看哪种算法作为基线模型的性能最好。这方面的代码如下：
# Trying out different classifiers and selecting the best
## Creat list of classifiers we're going to loop through
classifiers = [
KNeighborsClassifier(),
SVC(),
DecisionTreeClassifier(),
RandomForestClassifier(),
AdaBo
浏览 2提问于2021-08-08得票数 1
回答已采纳
是否有任何方法可以将最好的超参数作为列表返回，以便在代码的其他部分中访问？我不想要整个模型，我只希望能够提取它找到的最优超参数的值，并在不同的python文件中使用它。
tuner = keras_tuner.RandomSearch(
hypermodel=build_model,
objective="val_loss",
max_trials=2,
executions_per_trial=2,
overwrite=True,
directory="my_dir",
project_name="
浏览 4提问于2022-05-25得票数 1
2回答
我经常使用非常大的数据集，在构建机器学习模型时检查所有相关的超参数组合是不切实际的。我正在考虑随机采样数据集，然后使用该示例执行超参数调优。然后，我将使用所选的超参数使用完整的数据集来训练/测试模型。
这种方法的缺点是什么？
浏览 0提问于2019-01-16得票数 1
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1回答
如何提高使用LightGBM对项目进行排序的NDCG评分？
目前正在进行一个学校项目，该项目需要学习对每个查询的文档排序功能，我已经使用以下参数对我的模型进行了培训：
objective="lambdarank",
metric="ndcg",
与LGBMRanker一起使用。
最初，我的NDCG分数相当高，但是，通过对教师的正确验证集进行预测的排名，NDCG的分数大幅下降(0.78到0.5)。我调整了我的参数，以减少过度拟合，我还运行了一系列的F分数测试，相互信息测试和随机森林重要性从滑雪到选择功能。然而，我的NDCG评分仍然很低，我发现很难预测正确的NDCG
浏览 11提问于2021-10-07得票数 2
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我与这个问题斗争了令人尴尬的很长时间。我觉得自己绝对是个笨蛋，因为答案可能是显而易见的，但我找不到一个线程来解释如何做到这一点。
关于自定义模型创建的文档部分对我来说就像一样。我感觉在我的教育期间，我错过了一些非常具体的课程，现在每个人都记得了，除了我，因为我找到的只是“是的，只需创建一个自定义模型，然后完成”。
这里有一些实际问题：
我希望在caret中获得gbm的每一次迭代的预测结果。例如，在gbm中，我可以在predict(..., n.trees = 1:100)中使用n.trees，这就完成了。
在caret中，显然我需要使用子模型技巧，这意味着-如果我理解正确的话-我必须创建自己的
浏览 6提问于2018-08-27得票数 2
我建立了两种不同的负荷预测模型。数据集有六个特征。性能评价指标是平均绝对百分比误差(MAPE)。两种模型都是基于LSTM的。这是第一个模型和性能。
model = Sequential()
model.add(LSTM(20, input_shape=(1,6),init= 'uniform', return_sequences=True)) #input shape (1,5) to (1,6)
model.add(LSTM(20,init= 'uniform', activation='relu'))
model.add(Dense(256,
浏览 0提问于2019-10-20得票数 0
2回答
在e1071中，R的库有一个内置的()函数来优化我们的算法。
tuneop=tune(svm,y~.,data=dat,kernel="radial",ranges=list(cost=c(0.001, 0.01, 0.1, 1,5,10,100),gamma=c(0.001, 0.01, 0.1, 1,5,10)))
在支持向量机模型中，我使用调优函数来优化我的伽玛和成本参数。对于小型数据集，tune()只需少量时间即可生成最佳模型。但是对于一个非常大的数据集，这需要很长的时间。因此，是否可以添加一个进度条或百分比来监视我们的模型调优的进度。
浏览 0提问于2016-01-02得票数 2
2回答
用于图像分类的数据集分割
、、、
我试图对14个类别进行图像分类(每只猫大约有1000幅图像)。我最初创建了两个文件夹，用于培训和验证。在这种情况下，我是否仍然需要在代码中设置验证拆分或子集？或者我可以删除整个文件作为train_ds和val_ds
培训和验证目录中的文件夹名称是相同的。
data_dir = 'trainingdatav1'
data_val = 'Validationv1'
train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
浏览 0提问于2021-04-15得票数 1
1回答
Caffe:训练、验证和测试拆分
、、、、
我使用caffe已经有一段时间了，取得了一些成功，但我注意到在给定的示例中，使用TRAIN和TEST阶段的数据集只有一个双向拆分，其中TEST集似乎充当了一个验证集。
理想情况下，我希望有三个测试集，这样一旦模型经过训练，我就可以保存它，并在一个全新的测试集上对其进行测试-存储在一个完整的独立lmdb文件夹中。有没有人有这方面的经验？谢谢。
浏览 0提问于2015-10-02得票数 2
我有两个类，每个类有3个图像。我在Keras中尝试了这段代码。
trainingDataGenerator = ImageDataGenerator()
trainGenerator = trainingDataGenerator.flow_from_directory(
trainingDataDir,
target_size=(28, 28),
batch_size = 1,
seed=7,
浏览 1提问于2017-07-15得票数 1
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