“keras”の関連問題_Stack Overflow日本語サイト

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python - Kerasでモデルをフィッティングするとき、バッチサイズとエポック数はどれくらいの大きさでなければなりませんか?

私は 970 個のサンプルでトレーニングを行っており、243 個のサンプルで検証しています。

val_accを最適化するためにKerasでモデルをフィッティングするとき、バッチサイズとエポック数はどのくらいの大きさでなければなりませんか? データ入力サイズに基づいて使用する経験則はありますか?

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python - Kerasでモデルの期待されるパフォーマンスに関するデータを記録する方法は?

最適なモデルをファイルシステムに保存するスクリプトを作成し、モデルの予想されるパフォーマンスに関するデータも別のテキストファイルに記録するようにします。

現在のコード:

現在、最良のモデルを HDF5 ファイルとして保存しています。Keras を使用して HDF5 ファイルに保存されている最適なモデルのパフォーマンスを別のテキストファイルに記録する方法はありますか?

編集:ここでこれを使用する方法はありますかhttp://keras.io/callbacks/ ?

python machine-learning keras data-science

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python - KerasでHDF5ファイルからモデルをロードするには?

KerasでHDF5ファイルからモデルをロードするには?

私が試したこと：

上記のコードは、最適なモデルを weights.hdf5 という名前のファイルに正常に保存します。私がやりたいことは、そのモデルをロードすることです。以下のコードは、私がそうしようとした方法を示しています。

これは私が得るエラーです:

python machine-learning keras data-science

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python - Keras モデルを正しくセットアップするには?

Keras でモデルを構築するのに苦労しています。input=10すべての機能を、およびとして渡したいですoutput=3。ただし、以下のコードを実行すると

エラーが発生しました：

私の場合、モデル初期化の正しいパラメータは何ですか?

python python-2.7 neural-network keras

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python - Theano の入出力サンプル数エラー

私はいくつかのプロジェクトに取り組んでおり、Python でニューラルネットワークを使用する必要があります。ニューラルネットワークをトレーニングしようとしていますが、常に FIT() 関数でエラーが発生します。これは私のコードです：

入力配列と出力配列のサンプル数が同じではないというエラーが表示されます。

私のコンソール出力:

python neural-network theano keras

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deep-learning - Keras で深い双方向 LSTM を実装するには?

LSTM ベースの音声認識エンジンを実装しようとしています。これまでのところ、マージレイヤーの例に従って、双方向 LSTM をセットアップできました (双方向 LSTM として機能していると思います)。ここで、別の双方向 LSTM レイヤーで試してみたいと思います。これにより、深い双方向 LSTM になります。しかし、以前にマージされた 2 つのレイヤーの出力を LSTM レイヤーの 2 番目のセットに接続する方法がわかりません。Kerasで可能かどうかはわかりません。誰かがこれで私を助けてくれることを願っています。

私の単層双方向LSTMのコードは次のとおりです

私の x 値と y 値の寸法は次のとおりです。

deep-learning keras lstm

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python - Python keras 畳み込み層の後の入力のサイズを lstm 層に変更する方法

畳み込み層と lstm 層の間の接続に問題があります。データの形状は (75,5) で、時間ステップごとに 75 時間ステップ x 5 データポイントがあります。私がやりたいことは、（75x5）で畳み込みを行い、新しい畳み込み（75x5）データを取得し、そのデータをlstmレイヤーにフィードすることです。ただし、畳み込み層の出力の形状には、必要のないフィルターの数があるため、機能しません。したがって、畳み込み層の出力の形状は (1,75,5) であり、lstm 層に必要な入力は (75,5) です。最初のフィルターを取得するにはどうすればよいですか。

そして、これは出てくるエラーです：

python machine-learning convolution keras lstm

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deep-learning - Keras でパディングがゼロの埋め込みレイヤーのインデックス

gensim からの単語埋め込みを含む文の RNN モデルを Keras で構築しています。埋め込みレイヤーを GloVe ベクトルで初期化しています。これは逐次モデルであり、文の長さが可変であるため、ベクトルはゼロで埋められます。例えば

GloVe ベクトルに次元があるとしましょう[NUM_VOCAB, EMBEDDING_SIZE]。ゼロインデックスはマスクされている (無視されている) ため、単語の適切なインデックスを取得するには、次元が次のようになるように GloVe マトリックスに列を追加します[NUM_VOCAB+1, EMBEDDING_SIZE]か?

よりエレガントな方法がない限り、モデルが推定する不要なベクトルがあるようです。

ありがとう

deep-learning gensim keras

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