問題タブ [keras-2]
For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
keras - model.load_weights() が間違った結果を与える
次の CNN モデルを使用して MNIST データをトレーニングしmnist_weights.h5、結果を再現するために重みを保存します。
今、私は結果を再現するために同じモデルと同じデータセットを使用しているので、上記のコードから保存した重みをロードします。（コードは次のとおりです）
最後に、両方のコードの精度をチェックすると、両方が異なります。同じモデルと同じ重みを提供しているのに、なぜそうなのか。（私は1つのエポックとtrainable = Falseを使用しています）
keras - Keras 外部の Keras イニシャライザ
次のコードを使用して、Keras で glorot ユニフォームを使用して 4*11 行列を初期化したいと考えています。
私はこの出力を得る：
出力を視覚化するにはどうすればよいですか? c[1] を試したところ、 output が得られまし'VarianceScaling' object does not support indexingた。
machine-learning - fit_generator 使用時の Keras でのノイズの多い検証損失
トレーニングの損失がスムーズで、検証の損失がエポック全体でノイズが多い(リンクを参照)理由について 何か考えはありますか? この Kaggle コンペティションで提供された眼底写真のデータセットを使用して、糖尿病性網膜症の検出 (バイナリ分類)のための深層学習モデルを実装しています。TensorflowバックエンドでKeras 2.0を使用しています。
データ セットが大きすぎてメモリに収まらないため、トレーニング フォルダと検証フォルダからランダムに画像を取得して を使用fit_generatorしています。ImageDataGenerator
私たちの CNN アーキテクチャは VGG16 で、最後の 2 つの完全に接続されたレイヤーでドロップアウト = 0.5、最初の完全に接続されたレイヤーの前でのみバッチ正規化、およびデータ拡張 (画像を水平方向と垂直方向に反転することで構成される) です。トレーニングと検証のサンプルは、トレーニング セットの平均と標準偏差を使用して正規化されています。バッチサイズは 32 です。アクティベーションは asigmoidで、損失関数はbinary_crossentropyです。Github で実装を見つけることができます
高度に正則化されたモデルで試してみたところ、動作はまったく同じであったため、オーバーフィッティングとはまったく関係ありません。検証セットからのサンプリングに関連していますか? 以前に同様の問題を抱えた人はいますか？
ありがとう！！