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次の方法でmnistデータセットをロードしようとしています:

しかし、私はこのエラーが発生します:

私は何をすべきか？

ありがとう

2 つの Keras モデルを比較してどちらが優れているかを確認するために使用する出力の精度がわかりません。

"acc" (トレーニング データから?) と "val acc" (検証データから?) のどちらを使用しますか?

エポックごとに異なる acc と val acc があります。モデル全体の acc または val acc を知るにはどうすればよいですか? モデル全体の acc または val acc を見つけるために、すべてのエポック acc または val acc を平均しますか?

モデル 1 出力

モデル 2 出力

Keras で BatchNormalization 関数を使用したい場合、最初に一度だけ呼び出す必要がありますか?

私はそれについてこのドキュメントを読みました: http://keras.io/layers/normalization/

どこに電話すればいいのかわからない。以下は、それを使用しようとしている私のコードです:

バッチ正規化を含む 2 行目でコードを実行すると、2 行目なしでコードを実行すると、同様の出力が得られるためです。したがって、関数を適切な場所で呼び出していないか、それほど大きな違いはないと思います。

以下のコードは問題なく動作します。すべての 64 を 128 に変更しようとすると、形状に関するエラーが発生します。Keras を使用する場合、人工ニューラル ネットワークのレイヤー数を変更すると、入力データの形状を変更する必要がありますか? 正しいinput_dimを要求するので、そうは思いませんでした。

作品:

動作しません:

これは、tanh のような他のアクティベーション レイヤーを使用する場合に機能する私のコードです。

この場合、動作せず、「TypeError: 'PReLU' object is not callable」と表示され、model.compile 行でエラーが呼び出されます。これはなぜですか？高度でないアクティベーション機能はすべて機能します。ただし、これを含む高度なアクティベーション機能はいずれも機能しません。

Keras に畳み込みニューラル ネットワークがあります。各レイヤーの特徴マップの寸法を知る必要があります。私の入力は 28 x 28 ピクセルの画像です。これを計算する方法があることは知っていますが、方法がわかりません。以下は、Keras を使用した私のコード スニペットです。

結局のところ、これが私が描きたいものです。ありがとうございました。

次のような 3 チャネルの 5 x 5 画像があります。

そして、次のような 3 チャネル 3 行 3 列のフィルター:

フィルターを使用して画像を畳み込むと、次の出力が期待されます。

ただし、Theano (keras を使用) では、次の出力が得られます。

出力が 180 度回転しているように見えるのですが、なぜそうなるのか、どうすれば正しい答えが得られるのでしょうか。ここに私のテストコードがあります:

Python で使用しようとするとkeras、PyCharm は次のように指示します。

理由を知っている人はいますか？

データセットを使用Kerasしてロードしようとしていますmnist。

ウェブサイトへのリンク: https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.pkl.gz

ブラウザで動作します。しかし、「mnist.load_data()」を呼び出すと、例外が発生します。

すでに多くのソリューションが提供されています。私はそれらのほとんどすべてを試しました。

以下はスタックトレースです。

コンソールの私の「opensslバージョン」は次のとおりです。

Python コンソールで:

anacondaに付属のPython 3.5を使用しています

を使用して OpenSSL もアップグレードしましconda install OpenSSL たが、エラーは解決しません。

私もパッチを試しました：

しかし、まだ解決策はありません。このエラーを取り除くにはどうすればよいですか?