从Keras Lstm模型中获取n个高概率输出的准确性
从Keras LSTM模型中获取n个高概率输出的准确性，可以通过以下步骤实现：
- 首先，确保已经导入所需的Keras库和模型数据。
- 加载已经训练好的LSTM模型，并准备输入数据。根据具体的应用场景，可以使用不同的数据预处理方法，如标准化、归一化等。
- 使用加载的模型对输入数据进行预测。通过调用模型的predict方法，可以获取模型对输入数据的预测结果。
- 对预测结果进行排序，选择概率最高的n个输出。可以使用numpy库的argsort方法对预测结果进行排序，并选择前n个输出。
- 对选择的n个输出进行准确性评估。根据具体的问题和数据集，可以使用不同的评估指标，如准确率、精确率、召回率等。
- 根据评估结果，可以判断模型的准确性。如果准确性较高，说明模型对输入数据的预测效果较好。
在这个过程中，可以使用腾讯云的相关产品来支持云计算和机器学习任务。例如，可以使用腾讯云的云服务器、云数据库、云存储等产品来支持模型的训练和部署。同时，腾讯云还提供了丰富的AI服务，如人脸识别、语音识别等，可以进一步提升模型的准确性和应用场景。
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2个输出，他们是softmax密集层中概率最大的输出。对于take them，我可以使用以下代码： predicted = model_sb.predict(test_sequence, verbose=1) 然后通过这个代码找到前n个高概率输出： y_sum= predicted.sum(axis=0)
ind = np.argpartition(y_sum, -n)[-<em
浏览 28提问于2019-04-22得票数 0
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我正在用Keras创建一个模型，并希望计算我自己的度量(困惑)。这需要使用未规范化的概率/逻辑。然而，keras模型只返回softmax概率：model.add(embedding_layer)
model.add(LSTM(n_hidden, return_sequences有一个获得中间层输出的</
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如下面所示，我有两个函数，get_data()输出选定资产历史的数据框架，并将其传递给train_model()，每件事情都工作得很好，但是当模型训练时，精度似乎没有改变，损失确实下降，但精度在第二个时代之后保持不变，当训练有1000个时点时，精度也没有变化。我尝试用这段代码来改变的东西：
更改每个LSTM层的单元计数尝试使用不同来源的不同网络数据帧(α-有利位置)变化的时代计数。/&qu
浏览 4提问于2020-07-18得票数 0
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在使用TensorFlow Keras构建分类器时，通常通过在编译步骤中指定metrics=['accuracy']来监视模型的准确性：model.compile(optimizer=..., loss=..., metrics=['accuracy'])
无论模型是否输出逻辑或类概率，以及模型是否期望地面真相标签为一个
浏览 2提问于2019-09-18得票数 3
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我在此基础上训练了一个w2v模型和一个keras模型：vocab_size, emdedding_size = pretrained_weights.shapekeras_lstm_model = Sequential()
keras_lstm_model.add(Embedding(input_dim = vocab_size, output_dim =
浏览 0提问于2018-09-17得票数 1
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OUTPUT : Y/N现在，我的</em
浏览 0提问于2017-04-13得票数 2
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我正在做一个简单的二进制分类模型，它需要30个时间戳和5个特征，并且应该返回某个类别的概率 我遇到了模型的损失不会随着时代的推移而减少的问题。我查看了模型的摘要和输出，发现它不是生成单个输出数字(类的概率)，而是生成一个包含30个概率的数组
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浏览 25提问于2019-09-12得票数 1
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我正在尝试使用LSTM使用keras构建模型。图中描述了我想要建立的模型结构。
在keras中，我知道要创建这样一种LSTM层，我应该编写以下代码。model = Sequential()4是每个LSTM单元的输出大小。但我不知道该如何添加致密层，<em
浏览 1提问于2019-03-31得票数 0
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在执行LSTM时，日期时间索引应该是上升的还是递减的？我的意思是，数据集的头应该是2014年，尾巴是2020年，还是反过来？我问这个问题的原因是因为LSTM回溯周期，我担心如果没有正确地排序，那么它将检查错误的时间框架。在执行打印(Df)时，我的当前时间框架索引如下所示：2014-22-3 XYZ是否应该将LSTM改为“工作”？2014-23-3 XYZ
2014-22-3
浏览 7提问于2020-06-26得票数 1
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我现在开始学习神经网络，尤其是时间序列模型的LSTM。 我读过一篇论文(convex based LSTM)，其中有人使用并行LSTM，然后将它们的输出组合在一起。现在我想知道如何实现这种类型的网络。我知道，在Keras中的LSTM构造函数中的参数“unit”是输出的大小，因为最后是元素乘法。但是，我不能确定具
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我希望使用LSTM根据其他列预测该列的未来结果。我的数据框有时间索引，并且我有多个列，包括我想要预测的紧急列(紧急列包含1或0)问题是我是ML的初学者，我想要一个已经解决了类似问题的源代码来修改或提前了解如何启动和thnx下面是我的数据库的样子
Time
浏览 23提问于2019-05-25得票数 2
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在将嵌入层的输出传递给LSTM层时，我遇到了一个我无法识别的ValueError。我的模型是： def lstm_mod(self, n_cells,batch_size): embedding = tf.keras.layers.Embedd
浏览 17提问于2021-04-23得票数 1
就像标题说的那样。我成功地实现了一个非常简单的LSTM模型，它接受输入序列并输出给定的浮点值。我使用各种keras包在Py
浏览 8提问于2022-04-11得票数 0
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这是Keras模型的最后一层。model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])例如，当真正的
浏览 3提问于2020-07-25得票数 4
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普通Dense层中的第一个参数也是units，是该层中神经元/节点的数量。然而，一个标准的LSTM单元如下所示：(这是“”的改进型)
在Keras中，当我创建像这个LSTM(units=N, ...)这样的LSTM对象时，我实际上是否创建了这些LSTM单元的N</
浏览 11提问于2017-05-30得票数 80
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我正在尝试使用具有30个不同特征的时间序列数据集，并希望预测其中3个特征的未来值。有没有什么方法可以使用TensorFlow和Sckit-learn来指定我想要用于输出的功能以及输出的数量？或者这只是在我创建x_train、y_train等集合时完成的？我想根据各种气象因素(气压、HDD、CDD、污染等)来预测热指数、温度和湿度。我希望预测的3个因素是30个总特征中</em
浏览 18提问于2020-07-17得票数 1
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双数据源LSTM神经网络
、、、
我有以下配置:一个lstm网络，接收大小为2的n克文本。下面是一个简单的原理图：经过一些测试后，我注意到在某些类中，当我使用大小为3的ngram时，我的准确性有了很大提高。现在，我想训练一个同时具有两个ngram大小的新的LSTM神经网络，如下面的原理图：我如何提供数据并建立这个模型，使
浏览 0提问于2018-10-27得票数 0
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我不愿意仅仅切换到Tensorflow，而不理解为什么Keras总是在我尝试的任何问题上出现分歧。model = Sequential() input_shape=(n_steps, <em
浏览 2提问于2017-10-25得票数 3
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是否有一种方法可以使用经过训练的RNN (SimpleRNN或LSTM)模型来生成Keras中的新序列？
我试图修改课程深度学习专业- 课程中的一个练习，在该课程中，您训练一个RNN生成恐龙的名字。其中一个问题是序列的长度不同(dino名称)，因此我使用填充，并将序列长度设置为数据集中出现的最大大小(我填充了0，这也是‘\<em
浏览 1提问于2019-11-19得票数 1
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