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    結合交叉熵和mse損失函數

    我正在迴歸問題。我的數據集的標籤範圍從[0,1]。由於設計目的，價值超過0.3的標籤被轉換爲負值，即0.35轉換爲-0.35。 在凱拉斯，我第一次嘗試mse作爲損失函數，但表現並不好。在我意識到標籤的標誌後，我也嘗試了二元交叉熵。但表現依然不佳。 正如我上面所解釋的，似乎我們可以利用兩個損失函數並將它們相加。但我不知道如何編寫代碼。此外，如果您對此特定數據集有任何其他建議，請讓我知道。
    python tensorflow keras 2017-10-11

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    Keras在使用MXNet後端時無法加載模型權重

    我正在嘗試每半小時填充一次碳通量。我想通過訓練測試驗證交叉驗證來識別最簡約的LSTM模型，方法是訓練帶有所有可用輸入的模型，然後對其進行修剪，直到得分停止改進。對於每個模型，我使用k-fold CV來分割90％的訓練，10％的驗證，然後在model.fit（）中將火車進一步分割成火車和測試集。我正在使用提前停止以幫助最小化運行時間，並使用ModelCheckpoint保存最佳權重（具有最低「val
    python tensorflow keras mxnet 2017-10-11

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    保存DNN模型保存3個文件。如何加載？

    我使用Keras訓練了DNN。但是，我無法保存和加載模型。 from keras.models import load_model model.save('/home/ubuntu/pynb/savedmodel.tfl') #model.load('/home/ubuntu/pynb/savedmodel.tfl') 但我發現，而不是savedmodel.tfl文件，我覺得3個文件與.M
    tensorflow deep-learning keras keras-2 2017-10-11

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    如果總樣本數量不是最小批量的時間，是否所有訓練樣本都受過培訓？

    在具有Keras的神經網絡中，在model.fit_generator（）中，如果最小批量爲12，且總訓練樣本數爲195，是否意味着3個樣本不會用於訓練，因爲列車steps_per_epoch是16（len（訓練樣本）/ batch_size）？
    python machine-learning deep-learning keras 2017-10-12

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    Keras：使用flow_from_directory將訓練數據擬合圖像增強

    我想在Keras中使用圖像增強。我當前的代碼如下所示： # define image augmentations train_datagen = ImageDataGenerator( featurewise_center=True, featurewise_std_normalization=True, zca_whitening=True) # generate image batc
    deep-learning keras 2017-10-12

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    使用CNN作爲尋找理想特徵的優化器？

    我有一個任務需要使用計算機視覺來解決，但我無法弄清楚哪種特徵是理想的提取。我可以訓練一個可以做分類的CNN網絡，然後可以知道它使用了什麼樣的特徵，以及用什麼來區分A類和B類？ 然後用openCV或類似的方法做同樣的事情嗎？
    opencv keras feature-selection 2017-10-12

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    蟒蛇形狀太大，不能成爲矩陣

    我使用python keras構建cnn模型。 我遵循cnn mnist的例子，並修改爲我的代碼。 這是我發現 # Read MNIST data (X_Train, y_Train), (X_Test, y_Test) = mnist.load_data() # Translation of data X_Train40 = X_Train.reshape(X_Train.shape[0]
    numpy matrix keras conv-neural-network 2017-10-12

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    當我產生噪音張我得到這個錯誤：AttributeError的：「張量」對象有沒有屬性「_keras_history」

    這行： z = random_normal(shape = (-1, 8, 8, 256), mean = 0.0, stddev = 1.0, dtype = None, seed = None) 給出了錯誤： AttributeError: 'Tensor' object has no attribute '_keras_history'. 有任何人任何我怎麼能解決它
    python random keras gaussian noise 2017-10-12

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    是否有一些用於時間序列預測的預先訓練的LSTM，RNN或ANN模型？

    我想解決時間序列預測問題。我嘗試過使用ANN和LSTM，在各種參數上玩了很多，但我所能得到的結果比持久性預測好8％。 所以我想知道：既然你可以在keras中保存模型;對於時間序列預測，是否有預先訓練的模型（LSTM，RNN或任何其他ANN）？如果是這樣，我如何得到它們？ Keras有沒有？ 我的意思是這將是，如果有包含預先訓練的模型，使人們就不必speent太多時間訓練他們網站.. 同樣，另一個問
    python machine-learning neural-network keras recurrent-neural-network 2017-10-12

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    將數據目錄拆分爲保存子目錄結構的培訓和測試目錄

    我有興趣在Keras中使用ImageDataGenerator進行數據增補。但是它要求帶有子目錄的培訓目錄和驗證目錄分別作爲下面的內容（這是從Keras文檔中獲得的）。我有一個包含2個子目錄的單個目錄（Data/Class1和Data/Class2）。我如何隨機地將其分爲訓練和驗證目錄 train_datagen = ImageDataGenerator( rescale=1./255,
    keras 2017-10-12
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