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Keras 输入解释：input_shape, units, batch_size, dim, etc

[英]Keras input explanation: input_shape, units, batch_size, dim, etc

对于任何 Keras 层（ Layer类），有人可以解释如何理解input_shape 、 units 、 dim等之间的区别吗？ 例如，文档说units指定图层的 output 形状。 在下面的 neural.net 图像中， hidden layer1层 1 有 4 个单元。 这是否直接转化为 ...

训练神经网络中出现极小或 NaN 值

[英]Extremely small or NaN values appear in training neural network

我正在尝试在 Haskell 中实现一个神经网络架构，并在 MNIST 上使用它。 我正在使用hmatrix包进行线性代数。 我的训练框架是使用pipes包构建的。 我的代码可以编译并且不会崩溃。 但问题是，层大小（例如 1000）、小批量大小和学习率的某些组合会在计算中产生NaN值。 经过一些 ...

批量标准化和辍学的顺序？

[英]Ordering of batch normalization and dropout?

最初的问题是关于 TensorFlow 实现的。 但是，答案是针对一般实现的。 这个通用答案也是 TensorFlow 的正确答案。 在 TensorFlow 中使用批量标准化和 dropout（特别是使用 contrib.layers）时，我需要担心排序吗？ 如果我使用 dropout，然后立 ...

为什么 binary_crossentropy 和 categorical_crossentropy 对同一个问题给出不同的表现？

[英]Why binary_crossentropy and categorical_crossentropy give different performances for the same problem?

我正在尝试训练 CNN 按主题对文本进行分类。 当我使用二元交叉熵时，我得到约 80% 的准确度，而使用分类交叉熵时，我得到约 50% 的准确度。 我不明白为什么会这样。 这是一个多类问题，这是否意味着我必须使用分类交叉熵并且二进制交叉熵的结果没有意义？ model.add(embedding_l ...

我在哪里调用 Keras 中的 BatchNormalization 函数？

[英]Where do I call the BatchNormalization function in Keras?

如果我想在Keras中使用BatchNormalization函数，那么是否只需要在开始时调用一次？ 我为此阅读了此文档：http: //keras.io/layers/normalization/ 我不知道我应该在哪里打电话。 下面是我尝试使用它的代码： 我问是因为如果我在第二行运行代码，包括批 ...

为什么使用 softmax 而不是标准归一化？

[英]Why use softmax as opposed to standard normalization?

在神经网络的输出层，通常使用 softmax 函数来近似概率分布： 由于指数的原因，这计算起来很昂贵。 为什么不简单地执行 Z 变换以便所有输出都是正的，然后通过将所有输出除以所有输出的总和来归一化？ ...

Keras中“展平”的作用是什么？

[英]What is the role of "Flatten" in Keras?

我试图了解Flatten function 在 Keras 中的作用。 下面是我的代码，它是一个简单的两层网络。 它接收形状为 (3, 2) 的二维数据，输出形状为 (1, 4) 的一维数据： 这打印出y的形状为 (1, 4)。 但是，如果我删除Flatten线，那么它会打印出y具有形状 (1, ...

神经网络中的训练集、验证集和测试集之间有什么区别？

[英]What's is the difference between train, validation and test set, in neural networks?

我正在使用这个库来实现一个学习代理。 我已经生成了训练案例，但我不确定验证和测试集是什么。 老师说： 70% 应该是训练案例，10% 是测试案例，剩下的 20% 应该是验证案例。 编辑 我有这个训练代码，但我不知道什么时候停止训练。 编辑 我可以用验证数据得到 0.2 的平均误差， ...

tf.nn.conv2d 在 tensorflow 中做了什么？

[英]What does tf.nn.conv2d do in tensorflow?

我在这里查看关于tf.nn.conv2d的 tensorflow 文档。 但我无法理解它的作用或它试图实现的目标。 它在文档上说， #1：将滤波器展平为具有形状的二维矩阵 [filter_height * filter_width * in_channels, output_channels] ...

如何使用视觉输入训练人工神经网络玩暗黑破坏神 2？

[英]How to train an artificial neural network to play Diablo 2 using visual input?

我目前正在尝试让 ANN 玩视频游戏，我希望能从这里的精彩社区获得一些帮助。 我已经选择了暗黑破坏神 2。因此，游戏是实时的，并且从等距的角度来看，玩家控制一个以摄像机为中心的化身。 具体来说，任务是让你的角色 x 经验值而不使其生命值降至 0，其中经验值是通过杀死怪物获得的。 以下是游戏玩法的示 ...

Keras 中的多对一和多对多 LSTM 示例

[英]Many to one and many to many LSTM examples in Keras

我尝试了解 LSTM 以及如何使用 Keras 构建它们。 我发现，运行 RNN 主要有 4 种模式（图中 4 种正确的模式） 图片来源： Andrej Karpathy 现在我想知道它们每个的简约代码片段在 Keras 中会是什么样子。 所以像 对于这 4 个任务中的每一个，也许会有一点 ...

加载经过训练的 Keras 模型并继续训练

[英]Loading a trained Keras model and continue training

我想知道是否可以保存部分训练的 Keras 模型并在再次加载模型后继续训练。 这样做的原因是我将来会有更多的训练数据，我不想再次重新训练整个模型。 我正在使用的功能是： 编辑 1：添加了完整的工作示例 使用 10 个 epoch 后的第一个数据集，最后一个 epoch 的损失将为 0.07 ...

Pytorch，梯度参数是什么

[英]Pytorch, what are the gradient arguments

我正在阅读 PyTorch 的文档，并找到了他们编写的示例 其中 x 是一个初始变量，从中构造 y （一个 3 向量）。 问题是，梯度张量的 0.1、1.0 和 0.0001 参数是什么？ 文档对此不是很清楚。 ...

我们应该为亚当优化器做学习率衰减吗

[英]Should we do learning rate decay for adam optimizer

我正在使用 Adam 优化器训练图像定位网络，有人建议我使用指数衰减。 我不想尝试，因为 Adam 优化器本身会衰减学习率。 但那家伙坚持说他以前也这样做过。 那么我应该这样做吗？您的建议背后有什么理论吗？ ...

训练回归网络时的 NaN 损失

[英]NaN loss when training regression network

我有一个具有 260,000 行和 35 列的“单热编码”（全一和零）数据矩阵。 我正在使用 Keras 来训练一个简单的神经网络来预测一个连续变量。 制作网络的代码如下： 然而，在训练过程中，我看到损失很好地减少了，但是在第二个 epoch 的中间，它变成了 nan： 我尝试使用RMSProp代替 ...

如何修复 RuntimeError“预期为标量类型 Float 的 object，但参数为标量类型 Double”？

[英]How to fix RuntimeError "Expected object of scalar type Float but got scalar type Double for argument"?

我正在尝试通过 PyTorch 训练分类器。但是，当我向 model 提供训练数据时，我遇到了训练问题。 我在y_pred = model(X_trainTensor)上收到此错误： RuntimeError：应为标量类型 Float 的 object，但参数 #4 'mat1' 的标量类型为 ...


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