下面是我的代码： import numpy as npfrom keras.models import Sequentialloss2 = history.history['val_loss'][99
浏览 117提问于2020-04-24得票数 1
我用了model.evaluate()，它给了我骰子系数: 0.916。然而，当我使用model.predict()，然后循环通过计算骰子系数预测图像，骰子系数是0.82。为什么这两个价值观是不同的？
浏览 7提问于2017-06-10得票数 53
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我正在为我的训练和验证集使用ImageDataGenerator(validation_split).flow_from_directory(subset)。因此，训练和验证数据都有自己的生成器。训练完数据后，我在验证生成器上运行model.evaluate()，获得了大约75%的准确率。但是，当我在相同验证生成器上运行model.predict()时，准确率下降到1%。该模型是一个基于分类交叉损失和精度度量的多类CNN，这些指标应默
浏览 144提问于2020-06-24得票数 0
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如何在训练过程中获得样本损失而不是全部损失？损失历史是可用的，它给出了总批量损失，但它不提供损失的个别样本。如果可能的话，我想要这样的东西：这样的东西可用吗?
浏览 4提问于2016-10-07得票数 3
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在Keras中使用model.fit()对我的网络进行训练时，model.compile()中的损耗=‘均方_误差’：我终于明白了：
EIRCH20023S-损失: 1.2060 - acc: 0.5168 - val_loss: 1.5213 - val_ac
浏览 1提问于2017-05-27得票数 4
提供的均方误差对其进行了评估：对于一些(相同的)预测，我分别为MSE和RMSE指标获得的值是：现在，当我取MSE的根时，我得到的是10.7574，它明显高于自定义RMSE函数输出的RMSE。我还不能弄清楚为什么会这样，我也没有找到任何关于这个特定主题的相关帖子。RMSE函数中是否存在我根本看不到<e
浏览 1提问于2019-09-27得票数 9
我应用了本教程 (在不同的数据集上)，该模型不计算单个输出的均方误差，因此我在比较函数中添加了以下行：但在测试数据上，预测的损失和均方误差与model.evaluation的损失和均方误差不同。来自model.evaluation (损失、mae、mse)的错误(测试集)：
[0.013499056920409203, 0.079
浏览 7提问于2020-03-26得票数 1
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我有一个非常简单的神经网络，它工作在250个时代，在最后一个时代，它显示了mae = 0.1397，然而，如果我试图得到model.evaluate((m * test_x + b), predict_y))，那么mae是关于44009.296875的。为什么有这么大的差别?--------------------------------------predict_y = model.predict
浏览 0提问于2021-11-02得票数 0
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在LSTM编解码层后，计算出输出与目标之间的最大互熵. [[0, 0, 1], [0, 1, 0], [1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 1, 0]]])
print('
浏览 7提问于2017-11-01得票数 37
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我正在训练一个文本分类模型，其中输入的数据由4096个术语频率-逆文档频率组成。model.add(Dense(416, activation="sigmoid"))
当我用binary_crossentropy损耗训练它时，它的损失为经过5次试验，损失为0.037，准确度为99.3%
浏览 1提问于2017-12-19得票数 4
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我正在尝试使用精确匹配/子集精度作为我的Keras模型的度量标准。我基本上理解它是如何工作的，但我在张量操作上遇到了困难。 我正在做一个多标签分类任务，有55个可能的标签。我认为输出大于0.5就是对该标签的肯定。我想要一个度量标准，描述输出与真实标签精确匹配的频率。我的方法是将y_true转换为tf.bool，将y_pred > 0.5转换为tf.bool，如果它们完全匹配，则返回包含True的张量，否则返回False。
浏览 26提问于2019-06-24得票数 0
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我一直在关注斯坦福大学的cs231n课程，试图自己完成作业，并在github和我的博客上分享这些解决方案。但我很难理解如何对反向传播进行建模。我的意思是，我可以编写模块化的向前和向后传递，但让我困扰的是，如果我有下面的模型：
让我们假设这里的损失函数是softmax损失函数。在我的模块化softmax_loss()函数中，我正在计算关于分数的损失
浏览 8提问于2018-08-17得票数 0
我想自己测试keras中的损失函数，mse。然而，计算出的答案是不同的。mse的定义如下：https://en.wikipedia.org/wiki/Mean_squared_error 测试代码如下： from keras.datasets import boston_housingtest_targets.astype(np.float32)
model.fit(x_train,y_train,epochs=1,batch_
浏览 174提问于2021-05-01得票数 0
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我正在用Keras为可变长度序列训练序列模型，但是我遇到了一些意想不到的问题。我不清楚我所观察到的行为是否是图书馆想要的行为，以及为什么会这样。为什么我不能使用具有完全相同维数的输入/输出序列？model.evaluate(X_padded, Y_padded)给出了一个维数误差。MSE计算
然后，当我计算模型(model.evaluate(X_padded, Y_padded))时，它返回整个序列(1.3
浏览 1提问于2016-09-23得票数 1
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我收到了令人怀疑的高精度(0.94)，调用keras中的evaluate方法( evaluate方法返回准确性和损失)。然后，我尝试手动编写该方法，如下所述：我不明白为什么。我认为它与不平衡的类有关。=[checkpoint], validation_data=(X_test, y_test)) # st
浏览 46提问于2018-05-26得票数 1
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在训练模型之后，我使用方法从我的测试数据中推断出分数。基于指南，我尝试使用compiled_loss方法model.compiled_loss(y_test, y_pred, regularization_losses然而，一些Keras用户建议，不应该通过批处理来平均全局度量，
浏览 11提问于2022-04-30得票数 1
最近，我买了一台苹果G5电脑(PPC 970)，我很想了解更多关于PowerPC体系结构的知识(我的大部分系统编程知识来自x86和我自己的业余爱好内核)。在使用了一段时间的计算机并习惯了PowerPC程序集(RISC)之后，我注意到在基于PowerPC 970的Mac上不可能实现低级别的CPU虚拟化。文档中的CPU (PowerPC 64)似乎支持管理程序模式，但已经注意到，由于开放固件，这是不可能的</em
浏览 4提问于2015-01-10得票数 2
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我的模型有densenet121卷积基，顶部有几个额外的层。除了最后两个层之外，所有层都设置为layer.trainable = False。我的损失是均方误差，因为这是一个回归任务。========================= -s 11 0s /步进损耗：2.5571
32/32 29.276123046875- 2s 59 2s/ =============================
浏览 0提问于2018-07-01得票数 10
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当我使用发电机，我看到我的损失增加，我的准确性下降了很多(例如:损耗增加了4倍，而不是一些%)。2s/step - loss: 1.7825 - categorical_accuracy: 0.7158
model.evalua
浏览 1提问于2020-03-25得票数 1
通过对keras的传递学习，实现了利用图像数据进行二值分类的训练和评价。我想比较每种模型的性能(ResNet，Inception，Xception，VGG，高效网)。但我遇到了不熟悉的情况，所以我在这里问了几个问题。
如下所示，有效的精度或损失有很高的上下偏差。我不知道哪一个是问题所在，什么是需要改变的。它是使用Keras (tensorflow)执行的，在用于train的API中有许多示例，它们都是有效
浏览 1提问于2022-03-11得票数 0
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