密集层中的多个Softmax
在云计算领域中，密集层中的多个Softmax是指在神经网络中的一种层级结构，用于进行多类别分类任务。Softmax函数是一种常用的激活函数，它将输入的实数向量转化为概率分布，使得每个类别的概率值都在0到1之间且总和为1。
密集层是神经网络中的一种基本层级结构，也被称为全连接层或者多层感知机层。它的作用是将输入数据与权重矩阵相乘并加上偏置项，然后通过激活函数进行非线性变换，得到输出结果。
在多类别分类任务中，密集层中的多个Softmax通常用于输出层，用于将神经网络的输出转化为各个类别的概率分布。每个Softmax单元对应一个类别，它计算该类别的概率值。多个Softmax单元的输出结果可以表示多个类别的概率分布。
密集层中的多个Softmax在图像分类、自然语言处理、语音识别等领域有广泛的应用。例如，在图像分类任务中，可以使用密集层中的多个Softmax来预测图像中物体的类别。在自然语言处理任务中，可以使用密集层中的多个Softmax来进行文本分类或情感分析。
腾讯云提供了多个与密集层中的多个Softmax相关的产品和服务。例如，腾讯云的人工智能平台AI Lab提供了丰富的深度学习框架和工具，可以用于构建和训练神经网络模型。此外，腾讯云还提供了弹性计算、存储、数据库等基础设施服务，以支持密集层中的多个Softmax的部署和运行。
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1回答
我正在尝试理解Keras文档中的以下代码片段。将y指定为紧跟'(x)‘的密集语句的逻辑是什么？我不确定这句话的目的。 # this is a logistic regression in Keras
x = Input(shape=(32,))
y = Dense(16, activation='softmax')(x)
model = Model(x, y)
浏览 10提问于2019-05-06得票数 0
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我有样本，其中有2D形状(say [a, 10])。其中a随样本的变化而变化。我正在使用batch size = 1进行训练，以避免可变批量大小的问题。我创建了以下LSTM网络。现在的问题是，我的目标是形状[1,a,1]的概率向量。对于每个样本，概率向量的和是1。
我想在最后一层应用softmax激活，这样我就可以将其与目标进行比较。我该怎么办？
Layer (type) Output Shape Param #
==============================
浏览 2提问于2018-05-29得票数 0
1回答
我是rnns的初学者，请考虑下面的示例代码
from tensorflow import keras
import numpy as np
if __name__ == '__main__':
model = keras.Sequential((
keras.layers.SimpleRNN(5, activation="softmax", input_shape=(1, 3)),
))
X = [
[1, 2, 3],
[4, 5, 6]
]
y = [
浏览 0提问于2019-08-24得票数 3
我有一个问题，我不确定这是不是一个聪明的问题。但是我读了很多关于卷积神经网络的书。到目前为止，我了解到输出层可以是例如用于分类问题的softmax层，或者您可以进行回归以获得量化的值。但我想知道是否有可能推断出不止一个参数。例如，如果我有一个数据，我的输出标签是房子的价格和房子的大小。我知道这不是一个聪明的例子。但我只想知道，在卷积神经网络的同一输出层中，是否有可能预测两个不同的输出值。或者我需要两个不同的卷积神经网络，一个预测房子的大小，另一个预测房子的价格。那么我们如何将这两个预测结合起来呢？如果我们可以在一个卷积神经网络中做到这一点，那么我们如何做到呢？
浏览 1提问于2018-11-14得票数 0
我想将self_attention()函数在Chollet的书的第339页上的结果与第二版的MultiHeadAttention()示例的结果相匹配。
我用相同的输入写了一个例子，结果也不一样。谁能解释一下原因吗？为了清晰起见，我插入了self_attention()函数。
import numpy as np
from scipy.special import softmax
from tensorflow.keras.layers import MultiHeadAttention
def self_attention(input_sequence):
output = np.
浏览 9提问于2021-11-19得票数 0
1回答
我很困惑的事情
、、、
我对一些事情有点困惑，我想知道我是否能得到一些帮助。
：softmax层的必要性:我认为对于分类模型，softmax层转换为输出中的每个类创建百分比概率，这是分类所必需的。但是看看DenseNet和其他预先设计的体系结构，它们没有任何softmax层，甚至没有一个密集的层，所以我只想知道我缺少了什么。--
全球平均池，它必须有与输出层相同数量的通道，对吗？如果是这样的话，为什么当我添加它时，在模型摘要中它说我在间隙层中有1024个通道，而在结束的密集层中只有5个？
我知道这有点长，但我真的很想得到一些帮助:)
浏览 8提问于2022-03-20得票数 0
我目前正在学习Keras，并且对密集层的输入形状有问题。我目前正在尝试mnist数据集。我知道火车图像的input_shape是(60万，28，28)，而且我知道keras忽略了第一个维度，因为它是批大小，因此在密集模型中输入的输入形状应该是(28,28)，但是当我把输入形状设置为(784，)时，请有人解释为什么runs.Could模型会出现错误。
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) =
mnist.load_data()
print(train_images.shape)
network = mode
浏览 0提问于2019-02-12得票数 3
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下面是tensorflow文档中的代码。()
inputs = tf.keras.Input(shape=(3,))
x = tf.keras.layers.Dense(4, activation=tf.nn.relu)(inputs)
outputs = tf.keras.layers.Dense(5, activation=tf.nn.softmax)(x)
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
在tf.keras.Model中，发送与输入和输出张量相关的信息。
但是没有关于建模的信息(两个密集层和激活函数)
如何将建
浏览 3提问于2020-07-08得票数 0
1回答
我想清楚的是，在有许多特征和一个目标列的情况下，keras神经网络可用于简单数据的分类，例如在虹膜花数据集中(物种是目标)：
SL, SW, PL, PW, Species
5.1, 3.5, 1.4, 0.2, setosa
4.9, 3.0, 1.4, 0.2, setosa
4.7, 3.2, 1.3, 0.2, setosa
...
...
我发现在几乎所有的例子中，Dense层Dropout的各种组合是唯一的选择：
model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=4, activation='relu'))
浏览 0提问于2018-09-30得票数 0
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我试图建立一个序列序列的编码器解码器模型，并需要软最大的最后一层使用分类交叉熵。
我尝试过将最后一个LSTM层的激活设置为“softmax”，但这似乎并不有效。添加另一个密集层并将激活设置为softmax也没有帮助。当最后一个LSTM输出序列时，正确的方法是做一个softmax吗？
inputs = Input(batch_shape=(batch_size, timesteps, input_dim), name='hella')
encoded = LSTM(latent_dim, return_sequences=True, stateful=False)(inputs)
浏览 2提问于2017-03-31得票数 1
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我看到了Yoon的卷积神经网络(论文：http://www.aclweb.org/anthology/D14-1181)的一些实现。
...in --一些实现--它们放置了一个更密集的(.)在输出层之前的一层(激活了softmax )。在我看来，没有额外的稠密(.)原文件中的一层：
那么最初的实现是什么呢？
📷
浏览 0提问于2018-09-20得票数 2
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model=models.Sequential()
model.add(layers.Dense(7, activation='relu', input_shape=(50,50,3)))
model.add(layers.Dense(7, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(3, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', m
浏览 1提问于2018-11-05得票数 1
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使用Keras建立神经网络时，可以使用Sequential模型，也可以使用Functional API。我的理解是前者易于建立和管理，并且作为一个线性的层堆栈操作，而且功能方法对于更复杂的体系结构非常有用，特别是那些涉及共享内部层输出的体系结构。我个人喜欢使用函数API来实现多功能性，但是，在高级激活层(如LeakyReLU )方面存在困难。在使用标准激活时，可以在顺序模型中编写：
model = Sequential()
model.add(Dense(32, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(10, act
浏览 0提问于2018-04-16得票数 6
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我正在制作一个CNN模型，用于车道检测。但是TensorFlow2没有tf.contrib，因此我不能访问fully_connected层。 我怎样才能让我自己的全连接层起作用？ 这是到目前为止我的模型： conv2d = tf.nn.conv2d
batch_norm = tf.nn.batch_normalization
dropout = tf.nn.dropout
max_pool = tf.nn.max_pool2d
softmax = tf.nn.softmax
relu = tf.nn.relu
avg_pool = tf.nn.avg_pool2d
checkpoint =
浏览 19提问于2020-03-17得票数 0
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我正在尝试将扁平层作为convd2d的输入，并使用cifar-10数据集预测Densenet上的10类分类问题的输出。下面是我得到错误的代码片段。
global compression
BatchNorm = layers.BatchNormalization()(input)
relu = layers.Activation('relu')(BatchNorm)
AvgPooling = layers.AveragePooling2D(pool_size=(2,2))(relu)
flat = layers.Flatten()(AvgPooli
浏览 4提问于2020-06-07得票数 0
当我在Keras中使用' model‘模型时，我得到了这个错误。下面是我的代码：
embedding_units = 300
model = Sequential([
Dense(embedding_units, input_shape=(2048,), activation='relu'),
RepeatVector(max_length)
])
modelb = Sequential([
Embedding(vocab_size, embedding_units, input_length=max_length),
LSTM(256, return_seque
浏览 2提问于2020-08-25得票数 0
我在Colab上为我的光通信项目训练一个模型，然后发生了一件奇怪的事情。我首先训练的模型显示了接近99%的训练和97%的验证准确率，但运行时在晚上的某个时候到期了。现在，对于相同的模型，我尝试在重新连接到运行时后重新训练。但现在，准确率从第一个时期起保持不变，为25%。令人惊讶的是，有4个类别，我的模型将它们都分类为0.25。我不确定是什么导致了这个错误，因为在几次重新启动后，模型显示出与原始性能相似的性能，但现在它又回到了25%的准确率。请参考图片和下面的型号规格。 Model Summary model_fm = tf.keras.Sequential([
tf.kera
浏览 31提问于2021-11-03得票数 0
1回答
我考虑过的一些方法： 从模型类Sampled softmax in tensorflow keras继承 从Layers类How can I use TensorFlow's sampled softmax loss function in a Keras model?继承 在这两种方法中，模型方法更清晰，因为层方法有点老生常谈-它将目标作为输入的一部分，然后再见多输出模型。 我希望在model类的子类化方面得到一些帮助--具体地说: 1)与第一种方法不同的是，我想要在指定标准keras模型时接受任意数量的层。例如, class LanguageModel(tf.keras.Mode
浏览 23提问于2019-06-30得票数 2
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1回答
我正在使用CNN对无线信号进行分类。同时，我遇到了一些奇怪的问题-当训练集准确率为80%时，我获得了79%的测试集准确率，但当trianset准确率为93%时，测试集准确率下降到了71%。以前有没有人遇到过同样的问题？ 我的网络是基于keras + tensorflow的。net的细节是： CNN(512,(2,2),tanh)
Batch_normaliztion
flatten()
DNN(512,elu)
DNN(256,elu)
DNN(128,softmax)
opt=adam
loss = mse 谢谢
浏览 38提问于2020-07-26得票数 0
因此，我正在创建一个人工智能，它可以预测用户完成练习所需的时间。我以前用Sklearn创建了一个NN，但是我想集成Tensorflow。
我有6个功能作为输入和一个输出，这是一个数字。
我试过了，但它似乎不愿意起作用：
# Train data
X_train = X[:1500]
y_train = y[:1500]
# Test data
X_test = X[1500:]
y_test = y[1500:]
# Create the TF model
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(inpu
浏览 5提问于2022-05-04得票数 0
一个简单的提示是值得欣赏的。我们如何使用Keras融合来自2个不同网络的特征表示输出？
更多解释:该模型由CNN和门控RNN组成。，并馈送到标准softmax回归分类器。
浏览 10提问于2017-02-07得票数 2
我想使用keras.applications.resnet50来训练一个Resnet来解决两个类的问题，使用以下设置：
from keras.layers import Dropout, Flatten, Dense
from keras.applications.resnet50 import ResNet50
from keras.models import Model
resNet = ResNet50(include_top=False, weights=None)
y = resNet.output
y = Flatten()(y)
y = Dense(2, activation=
浏览 0提问于2018-06-05得票数 1
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我想在这里学习Tensorflow转换器教程：
在本教程中，他们从最初的“注意就是你需要的一切”的论文中复制变压器模型的图像。在图像中，变压器模型的最后一层是密集层，然后是Softmax激活。但是，在代码中，我只看到这样的内容：
self.final_layer = tf.keras.layers.Dense(target_vocab_size)
稠密层的定义。但是我在本教程中的任何地方都找不到Softmax激活。
我遗漏了什么？提前感谢您的协助。
浏览 7提问于2021-12-11得票数 0
这是我正在使用的代码：
import tensorflow as tf
import numpy as np
from PIL import Image
from os import listdir
nodes_l1 = 500
nodes_l2 = 100
nodes_l3 = 500
num_batches = 20
num_epochs = 50
# Array of file dirs
human_file_array = listdir('human/')
human_file_array = [['human/'+human_file_array
浏览 6提问于2016-11-06得票数 1
回答已采纳
我正在Keras中训练一个语言模型，并希望使用采样的softmax作为我的网络中的最终激活函数来加快训练速度。从TF文档中，看起来我需要为weights和biases提供参数，但是我不确定这些参数的输入是什么。看起来我可以用Keras编写一个自定义函数，如下所示：
import keras.backend as K
def sampled_softmax(weights, biases, y_true, y_pred, num_sampled, num_classes):
return K.sampled_softmax(weights, biases, y_true, y_pred
浏览 10提问于2017-12-20得票数 9
3回答
我是新接触deep_learning和使用Keras的，所以我想知道当我们有一个像下面这样的代码时，密集是什么意思： 我阅读了https://keras.io/getting-started/sequential-model-guide/，还找到了一些解释，比如: Dense实现了操作: output = activation (点(输入，内核)+ bias)其中activation是作为激活参数传递的元素级激活函数，kernel是由层创建的权重矩阵，bias是由层创建的偏差向量(仅当use_bias为真时适用)。这对我没有太大的帮助！ model = Sequential([
De
浏览 60提问于2019-04-10得票数 0
我正在使用Keras自动识别我的CNN的最佳参数。我正在使用Celeb_a数据集。
您可以找到我使用的代码，当我试图运行它时，我会看到下面的错误。
sparse_categorical_crossentropy/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits :日志和标签必须具有相同的一维，得到逻辑形状为1,10和标签形状为40节点的InvalidArgumentError(定义在C:\Users\admin-sepr\anaconda3\envs\tf\lib\site-packages\ker
浏览 0提问于2021-04-12得票数 0
回答已采纳
我正在用训练数据训练一个分类网络，它的X.shape = (1119，7)和Y.shape = (1119，6)。下面是我的简单Keras网络，输出dim为6(标签的大小)。返回的错误在代码下面 hidden_size = 128
model = Sequential()
model.add(Embedding(7, hidden_size))
#model.add(LSTM(128, input_shape=(1,7)))
model.add(LSTM(hidden_size, return_sequences=True))
model.add(LSTM(hidden_size, retu
浏览 17提问于2019-03-13得票数 0
下面的代码来自。我不太理解nIn和nOut参数。下面的定义是创建2层，还是创建3层，其中一个隐藏层包含1.000个神经元？如果第0层的nOut与第1层的nIn不匹配，会发生什么情况？这个数字是否必须总是相同的(在本例中为1.000)？
.layer(0, new DenseLayer.Builder()
.nIn(numRows * numColumns) // Number of input datapoints.
.nOut(1000) // Number of output datapoints.
.activati
浏览 17提问于2018-02-04得票数 0
我试图做转移学习，但我发现这个错误，我无法修复它。有人能帮我吗？
import numpy as np
import os
import keras
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.layers import Dense
from keras.models import load_model, Model
from keras import backend as K
from keras.datasets import mnist
from keras.utils import np_utils
Modelo = load_model(&
浏览 1提问于2019-06-05得票数 0
我试图分类与转移学习的两个类别。在对数据进行预处理之后，我想应用'InceptionResNetV2'.其中，我希望删除这个Keras应用程序的最后一层，并希望添加一个层。为此，我编写了以下脚本：
irv2 = tf.keras.applications.inception_resnet_v2.InceptionResNetV2()
irv2.summary()
x = irv2.layers[-1].output
x = Dropout(0.25)(x)
predictions = Dense(2, activation='softmax')(x)
mod
浏览 0提问于2021-10-31得票数 1
1回答
无法理解Vgg16的迁移学习
、、、、
因此，我必须与Vgg16合作，在我的学期小组项目，并跟随这做转移学习。
我不太了解CNN，但我现在正在学习。
第一个问题是Vgg16有16个层，而base_model.summary()在使用VGGFace(include_top=True初始化时有26个层，在VGGFace(include_top=False时有19个层。看起来这16层是有重量的。
现在，教程使用了include_top=False和
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
x = Dense(1024, activation='relu')
浏览 0提问于2022-11-30得票数 0
回答已采纳
我正在为一个类项目实现一个神经网络，我想知道是否有可能在不使用softmax的情况下使用神经网络进行多类分类？当我问助教关于这一点时，他说拥有多个输出层在数学上是不合理的，但后来我看到Andrew Ng在他的UFLDL自动编码器教程中包含了一张具有多个输出的神经网络的图片，然后我看到很多人都在谈论神经网络的多类分类，而没有提到softmax。因此，我想知道的是，使用多个输出层而不使用softmax是否合适，如果是这样，您将如何做到这一点，以及如何解释结果。
UFLDL链接：
浏览 1提问于2012-11-27得票数 2
问:图像有多个标签。给定一组带有标签的图像，如何调整softmax层？
我的想法：
将多个标签编码为0-1变量.以物流回归作为输出层。
在softmax输出中选择顶部的X标签。但我不知道
如何确定阈值。
如何在预先训练的网络中修改代码。比方说
{ "op"："null"，"param"：{}，"name"："softmax_label"，"backward_source_id"：-1 }，{ "op"："softmax"，"param"：{"
浏览 0提问于2016-02-25得票数 4
回答已采纳
2回答
我想用keras实现MLP的MNIST，一开始我只用了2层，但我得到了错误：“期望activation_9有3维，但得到了形状为(60000，10)的数组”.How我能修复它吗？** input_shape = x_train[0].shape
model = Sequential()
model.add(Dense(64,activation='relu',input_shape=input_shape))
model.add(Dense(10))
model.add(Activation('softmax'))
model.compile(loss=
浏览 15提问于2020-04-24得票数 0
我想要为二进制分类创建一个深度学习模型(CNN)，我能用softmax函数代替sigmoid函数进行二进制分类吗？
将分类层添加到模型中，如下所示
model.add(Dense(2, activation='softmax'))
浏览 0提问于2019-02-08得票数 4
回答已采纳
我正在尝试对属于10个类的一些图片数据训练一个简单的模型。图像是黑白格式(不是灰度)，我使用image_dataset_from_directory将数据导入到python中，并将其拆分成验证/训练集。我的代码如下： 我的导入 import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os
import PIL
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.m
浏览 23提问于2020-12-10得票数 0
回答已采纳
我是keras的新手，我想知道我是否可以使用神经网络做一些关于文本分类的工作。所以我继续获取了一个关于垃圾邮件或火腿的数据集，我使用tfidf对数据进行了矢量化，并使用to_categorical()将标签转换为numpy数组，然后设法将我的数据拆分成训练和测试，每个训练和测试都是一个大约有7k列的numpy数组。这是我使用的代码。 model.add(Dense(8,input_dim=7082,activation='relu'))
model.add(Dense(8,input_dim=7082))
model.add(Dense(2,activation='s
浏览 27提问于2020-03-21得票数 0
1回答
📷
我有下面的架构，我想了解下面的问题，这是我的代码，我的图像大小是50X50。
model.add(Conv2D(16, (3,3), input_shape=(image_x, image_y, 1), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), padding='same'))
model.add(Conv2D(32, (3,3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2
浏览 0提问于2019-04-15得票数 0
我花了一些时间来提高我的F1-分数，以完成我的多类文本分类任务。我正在从笔记本电脑的评论中提取方面和情绪。因此，有3个标签，B_A / I_A /O等，我真的很感谢任何建议，以改善我的网络，例如附加层或其他嵌入。(也许我也应该为我的任务尝试多类分类之外的其他方法)现在我已经获得了以下代码的大约60%的F1分数：
#vocab_size=4840, embedding is glove6B, max_seq_length=100
model = Sequential()
model.add(Embedding(vocab_size, 300, weights=[embedding_vecto
浏览 0提问于2021-02-03得票数 0
在我正在构建的模型中，我有以下层：
y = layers.Dense(10, activation="softmax")(x)
我希望这个模型的下一层是一个嵌入层，它“代表”稠密层的选择。
也就是说，我想
从y (基于由softmax值表示的概率“表示”)中抽取一个选择，将此选择转换为词汇量为10的嵌入层。<code>G 210</code>
知道怎么做吗？
问候
浏览 0提问于2021-04-07得票数 0
2回答
Keras致密层与激活层的区别
、、、、
我想知道Keras的激活层和致密层有什么不同。
由于激活层似乎是一个完全连接的层，并且Dense有一个参数来传递激活函数，那么最佳实践是什么？
让我们想象这样一个虚构的网络: Input -> Dense -> Dropout -> Final Layer最后一层应该是: Dense(activation=softmax)或Activation(softmax)？什么是最干净的?为什么？
谢谢大家！
浏览 3提问于2016-11-29得票数 30
回答已采纳
2回答
在Keras中连接LSTM的输出
、、、、
我打算将时间步的所有输出从LSTM馈送到完全连接层。但是，以下代码失败。如何通过连接timestep的每个输出将LSTM的3D输出减少到2D？
X = LSTM(units=128,return_sequences=True)(input_sequence)
X = Dropout(rate=0.5)(X)
X = LSTM(units=128,return_sequences=True)(X)
X = Dropout(rate=0.5)(X)
X = Concatenate()(X)
X = Dense(n_class)(X)
X = Activation('softmax'
浏览 30提问于2018-07-27得票数 0
import tensorflow as tf
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
train_datagen = ImageDataGenerator(
rescale=1./255,
shear_range=0.2,
zoom_range=0.2,
horizontal_flip=True)
training_set = train_datagen.flow_from_directory(
'animals/trainin
浏览 26提问于2020-06-10得票数 0
回答已采纳
3回答
keras中的多个输出类
、、、、
我试着用神经网络来预测电影类型。我最初考虑使用一个softmax层作为输出层，但是由于电影可以有多个类型的标签，我的输出应该是怎样的呢？
此外，如何格式化我的数据以使其与Keras一起工作？
浏览 0提问于2017-01-08得票数 8
我的工作是用于分类任务的混合CNN-SVM，我的目标是使用CNN进行特征提取和SVM进行分类。因此，在对我的CNN模型进行了如下培训之后：
import os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
import keras
from keras.layers import Dense, Conv2D, InputLayer, Flatten, MaxPool2D
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.l
浏览 0提问于2022-01-29得票数 2
我有以下代码试图执行预测的一部分resnet模型。但是，我正在检索错误。 def layer_input_shape(Model, layer_index):
input_shape = np.array(Model.layers[layer_index - 1].output_shape)
input_shape = np.ndarray.tolist(np.delete(input_shape, 0))
return input_shape
def resnet50_Model(Model, trainable=True):
input_shape = layer_in
浏览 163提问于2021-03-16得票数 0
6回答
Keras致密层输出形状
、、、、
我无法理解获得第一个隐藏层的输出形状背后的逻辑。我列举了一些武断的例子如下；
示例1：
model.add(Dense(units=4,activation='linear',input_shape=(784,)))
model.add(Dense(units=10,activation='softmax'))
model.summary()
Model: "sequential_4"
_________________________________________________________________
Layer (type)
浏览 0提问于2020-05-02得票数 6
回答已采纳
我正在为一个使用Tensorflow和MobileUNet模型进行视网膜血管语义分割的项目工作，我收到了这个错误：
InvalidArgumentError (see above for traceback): logits and labels must
be broadcastable: logits_size=[82944,2] labels_size=[90000,2]
[[Node: softmax_cross_entropy_with_logits_sg = SoftmaxCrossEntropyWithLogits[T=DT_FLOAT,
_device=&
浏览 0提问于2018-08-29得票数 1
我正在利用Keras中的传递学习实现一个卷积神经网络，使用来自InceptionV3的预先训练的keras.applications模型，如下所示
#Transfer learning with Inception V3
base_model = applications.InceptionV3(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(299, 299, 3))
## set model architechture
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D(
浏览 1提问于2017-09-30得票数 3
回答已采纳
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