問題タブ [keras-layer]

時系列のグループを予測するために keras で LSTM ニューラル ネットワークを使用したいのですが、モデルを必要なものに一致させるのに問題があります。私のデータの次元は次のとおりです。

入力テンソル:(data length, number of series to train, time steps to look back)

出力テンソル:(data length, number of series to forecast, time steps to look ahead)

注：寸法をそのままにしておきたいのですが、転置はしません。

問題を再現するダミー データ コードは次のとおりです。

これは次のことを意味します:

例外: モデル ターゲットのチェック中にエラーが発生しました: timedistributed_1 の形状が (None、4、24) であると予想されていましたが、形状 (100、3、24) の配列を取得しました

TimeDistributed 問題は、レイヤーを定義するときにあるようです。

TimeDistributedレイヤーをコンパイルしてトレーニングするように定義するにはどうすればよいですか?

Convolution2D レイヤーを追加するための構文は、Keras は https://keras.io/layers/convolutional/#convolution2dです。「重み」引数を正しく渡すことができません。どうすればいいですか？

Caffeを使用してMNIST用に LeNet をトレーニングしましたが、このモデルをエクスポートして Keras 内で使用したいと考えています。

この目的のために、caffe.Net から重みを抽出し、それらを使用して Keras のネットワークを初期化しようとしました。しかし、2 つのモデルから異なる予測を受け取りました。そのため、最初のものから始めて、レイヤーごとにデバッグしようとしました。私がテストしたコードは次のとおりです。

レイヤーの構築に何か問題がありましたか? または、Caffe と Keras の convolution2D の実装が異なるのでしょうか?

私は深層学習ライブラリ keras を使用しており、複数の LSTM をうまくスタックしようとしています。以下は私のコードです

上記のコードは、3 行目でエラーを返しますException: Input 0 is incompatible with layer lstm_28: expected ndim=3, found ndim=2

入力 X は形状 (100,250,50) のテンソルです。Tensorflow バックエンドで keras を実行しています

私はCNNを実装するのが初めてです。Keras と Matconvnet の経験があります。私は論文の領域層を実装しようとしています: 次のように AU 検出のための DRML ネットワーク:-

ここで、Region レイヤーの 64 フィルターへの入力は、次の図に示すように、conv1 出力の別の部分です。(2, 2) と (7, 3) は異なるフィルターにマップされます。

私が知る限り、現時点で Keras と matconvnet にはそのようなサポートはありません。もしあれば、それを実装する方法を知りたいです。基本的に、フィルタは入力フィーチャ マップ全体ではなく、その一部で動作する必要があります。どうやってやるの ？

私がケラス で知っている限りborder_mode、パディングに使用されています。Padding/border_mode=2ケラスのように値を指定する方法を知る必要がありますか? 問題は、次のborder_mode2 つの値だけを取ることvalidですsame。

psはすでにデータサイエンスについて質問しています。しかし、それはベータ版である可能性があるため、応答がありません:(

Keras (深層学習) モデルのすべてのレイヤーの重みをリセット (ランダム化) したいと考えています。その理由は、毎回 (遅い) モデルの再コンパイルを行うことなく、異なるデータ分割でモデルを数回トレーニングできるようにしたいからです。

このディスカッションに触発されて、次のコードを試しています。

ただし、部分的にしか機能しません。

部分的には、いくつかの layer.get_weights() 値を調べたところ、それらが変化しているように見えるためです。しかし、トレーニングを再開すると、コスト値は最初の実行時の初期コスト値よりもはるかに低くなります。一部の重みのリセットに成功したようですが、すべてではありません。

私は Keras を始めていますが、いくつかのタイプを実装する必要があります: 1 チャンネルの入力と 2 チャンネルの出力を持つ CNN は両方とも回帰ですか?