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数据集训练:在参数调整和预训练模型上收敛

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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。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。

浏览 1提问于2019-10-26得票数 0

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我尝试在演示中运行，但失败了，代码如下所示：from autokeras.classifier import ImageClassifier x_train = x_train.reshape(x_train.shape + (1,))clf.fit

浏览 0提问于2018-08-03得票数 0

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最近，我试图安装Auto-Keras并从源代码构建Tensorflow (每个都在一个单独的虚拟环境中)，在这两种情况下，它都会要求我更新一堆C++内容(SWIG、gcc等)，以及其他一些东西，其中包括新的

浏览 1提问于2019-07-10得票数 0

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在我的研究中，其中一种方法是尝试集成自动机器学习(AutoML)，而我选择使用的库是Auto-Keras，主要是使用它的TextClassifier()包装器功能来实现AutoML。

浏览 5提问于2022-05-06得票数 0

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seconds)retrain=True) # evaluate the Auto-Keras

浏览 0提问于2019-01-08得票数 0

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