タグ付けされた質問 「keras」

class_weights適合時のパラメータディクショナリでKerasに可能性があることは知っていますが、例は見つかりませんでした。誰かがそれを提供してくれますか？ ところで、この場合、適切な実践は単純に少数派クラスをその過少表現に比例して重み付けすることですか？

130 classification  keras  weighted-data 

私はRNNについて学び始めようとしていますが、Kerasを使用しています。私はバニラRNNおよびLSTMレイヤーの基本的な前提を理解していますが、トレーニングの特定の技術的ポイントを理解するのに苦労しています。 でkerasドキュメントは、RNN層への入力は、形を持たなければならないと言います(batch_size, timesteps, input_dim)。これは、すべてのトレーニング例のシーケンス長が固定されていることを示していますtimesteps。 しかし、これは特に典型的なものではありませんか？さまざまな長さの文に対してRNNを動作させたい場合があります。いくつかのコーパスでトレーニングするとき、さまざまな長さの一連の文をフィードします。 私がすべきことは、トレーニングセット内の任意のシーケンスの最大長を見つけてゼロパッドすることです。しかし、それは、それより長い入力長でテスト時に予測を行うことができないことを意味しますか？ これはKerasの特定の実装に関する質問ですが、この種の一般的な問題に直面したときに人々が通常何をするかについても尋ねています。

61 python  keras  rnn  training 

2-3百万の記事で大きなLSTMネットワークをトレーニングしようとしていますが、メモリエラーに苦労しています（AWS EC2 g2x2largeを使用しています）。 解決策の1つはを減らすことであることがわかりましたbatch_size。ただし、このパラメーターがメモリ効率の問題にのみ関連するのか、それが結果に影響するのかはわかりません。実際のところ、batch_size例で使用されているのは通常2のべき乗であることに気づきましたが、どちらもわかりません。 ネットワークのトレーニングに時間がかかるかどうかは気にしませんが、これを減らすbatch_sizeと予測の品質が低下するかどうかを知りたいです。 ありがとう。

38 deep-learning  keras 

私はまだの違いについて混乱していますDenseとTimeDistributedDenseのKeras、すでにいくつかの同様の質問が尋ねているにもかかわらず、こことここ。人々は多くのことを議論していますが、共通の結論はありません。 それでも、ここでは、@ fcholletは次のように述べています。 TimeDistributedDenseDense3Dテンソルのすべてのタイムステップに同じ（完全に接続された）操作を適用します。 それらの違いを正確に説明する必要があります。

34 machine-learning  neural-network  keras 

複数のGPUでトレーニングを分割するために、kerasライブラリ（またはテンソルフロー）でどのようにプログラムできますか？8個のGPUを備えたAmazon ec2インスタンスにいて、それらすべてを使用してより高速にトレーニングしたいとしますが、コードは単一のCPUまたはGPU用です。

33 python  deep-learning  tensorflow  keras  gpu 

私はどこの必要性3つのイベントWINNER =（の分類1に、研究に取り組んでいますwin、draw、lose） WINNER LEAGUE HOME AWAY MATCH_HOME MATCH_DRAW MATCH_AWAY MATCH_U2_50 MATCH_O2_50 3 13 550 571 1.86 3.34 4.23 1.66 2.11 3 7 322 334 7.55 4.1 1.4 2.17 1.61 私の現在のモデルは： def build_model(input_dim, output_classes): model = Sequential() model.add(Dense(input_dim=input_dim, output_dim=12, activation=relu)) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(output_dim=output_classes, activation='softmax')) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adadelta') return model それがマルチクラス分類に適しているかどうかわかりません バイナリ分類の最適な設定は何ですか？ 編集：＃2-そのような？ model.add(Dense(input_dim=input_dim, …

30 python  neural-network  classification  clustering  keras 

私は、機械学習アルゴリズム（基本的なランダムフォレストおよび線形回帰タイプのもの）で動作する知識を少し自習しています。私は分岐して、KerasでRNNの学習を開始することにしました。通常在庫予測を含むほとんどの例を見ると、1列が機能日付でもう1列が出力である以外に、実装されている複数の機能の基本的な例を見つけることができませんでした。私が行方不明になっている重要な基本的なものまたは何かがありますか 誰かが例を持っているなら、私はそれを大いに感謝します。 ありがとう！

27 machine-learning  neural-network  keras 

Kerasはクラスワイズ確率から精度をどのように計算しますか？たとえば、テストセットに2つのクラスのいずれかに属することができる100個のサンプルがあるとします。クラスごとの確率のリストもあります。Kerasは、2つのクラスのいずれかにサンプルを割り当てるためにどのしきい値を使用しますか？

26 neural-network  deep-learning  keras 

Kerasを使用してCNNを学び始めています。私はtheanoバックエンドを使用しています。 値を次のように設定する方法がわかりません。 バッチサイズ、 エポックごとのステップ、 validation_steps。 batch_sizeトレーニングセットに240,000個のサンプルがあり、テストセットに80,000個のサンプルがある場合、エポックごとのステップ、検証ステップに設定する値は何ですか？

26 machine-learning  keras  cnn 

2つのKerasモデルを1つのモデルにマージしようとしていますが、これを達成できません。 たとえば、添付の図では、次元8の中間層を取得し、これをモデル（再び次元8の）層への入力として使用し、モデルとモデル両方を単一のモデル。A2A2A2B1B1B1BBBAAABBB 機能モジュールを使用して、モデルとモデル個別に作成しています。どうすればこのタスクを達成できますか？AAABBB 注：はモデル入力層であり、はモデル入力層です。A1A1A1AAAB1B1B1BBB

25 machine-learning  python  deep-learning  keras  tensorflow 

Kerasは両方をサポートTensorFlowとTheanoをバックエンドとして：現在、すべての操作がTensorFlowバックエンドで実装されていないという事実に加えて、他の対いずれかを選択の長所/短所は何ですか？

20 neural-network  deep-learning  theano  tensorflow  keras 

私は間を選択する際に混乱ビットだKeras（keras-チーム/ keras）とtf.keras私の新しい研究プロジェクトのために（tensorflow / tensorflow /パイソン/ keras /）。 Kerasは誰にも所有されていないという議論があります。そのため、人々は貢献することに満足しており、将来プロジェクトを管理するのがはるかに容易になります。‬ 他の側では、tf.kerasは、Googleがこれより厳密なテストとメンテナンスを所有しています。さらに、これはTensorflow v.2に存在する新機能を利用するためのより良いオプションのようです。 ですから、データサイエンス（機械学習）プロジェクト（研究段階）を開始するには、最初は両方とも大丈夫ですが、どちらを選択しますか？！‬

20 python  deep-learning  keras  tensorflow 

私はディープラーニングの初心者です。 TensorFlowをIntel GPUで使用する方法はありますか？はいの場合は、正しい方向に向けてください。 そうでない場合は、Intel Corporation Xeon E3-1200 v3 / 4th Gen Core Processor Integrated Graphics Controllerに使用できるフレームワーク（ある場合）（Keras、Theanoなど）をお知らせください。

20 tensorflow  keras  theano  gpu 

どちらが正確性のために優れていますか、それとも同じですか？もちろん、categorical_crossentropyを使用する場合は1つのホットエンコーディングを使用し、sparse_categorical_crossentropyを使用する場合は通常の整数としてエンコードします。また、一方が他方より優れているのはいつですか？

20 neural-network  keras  loss-function  encoding 

バイナリKerasClassifierモデルの精度、再現率、F1スコアを計算したいのですが、解決策が見つかりません。 これが私の実際のコードです： # Split dataset in train and test data X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(normalized_X, Y, test_size=0.3, random_state=seed) # Build the model model = Sequential() model.add(Dense(23, input_dim=45, kernel_initializer='normal', activation='relu')) model.add(Dense(1, kernel_initializer='normal', activation='sigmoid')) # Compile model model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) tensorboard = TensorBoard(log_dir="logs/{}".format(time.time())) time_callback = TimeHistory() # Fit the model history …

20 machine-learning  neural-network  deep-learning  classification  keras