在根据的多输入或多输出模型的情况下，可以使用如果b1和b2实际上是相同的目标值呢？也就是说，在几个初始层之后，模型有两个独立的“分支”，每个分支都应该给出相同的值。=[b1,b2])
有没有比复制目标值更好/更好的拟合方法？model.fit(x_t
浏览 12提问于2018-08-19得票数 3
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我最近注意到，我可以拥有并使用Tensorflow模型，该模型具有任意数量的输出，即使预测值只是一个真实值。例如，我可以有16个输出的模型，只有一个真正的目标值，然而，模型仍然没有错误的正常训练。我的问题是，在比较输出和目标值时，Tensorflow如何处理输出的不正确大小。
浏览 7提问于2021-12-16得票数 1
我正在尝试弄清楚如何使用LSTM/GRU构建一个模型，该模型可以预测多对多，但对于每n次(在我的例子中是7次)输入。例如，我的输入数据有一整年每天的时间步长，但我只尝试预测每周结束时的输出，而不是每天。我能找到的唯一信息是这个答案：Many to one and many to many LSTM examples in Keras 它说：“当步数不同于
浏览 48提问于2019-02-13得票数 0
它们实际上是一样的吗？这些差异会影响其他层吗？
浏览 13提问于2018-08-23得票数 4
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我的问题：怎么可能？对实验的解释--如果你对进一步阅读感兴趣：
我使用onnx2keras包将我的Pytorch模型转换为kera
浏览 1提问于2020-02-20得票数 4
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我正在尝试用LSTM作为第一个隐藏层和Keras库(tensorflow后端)来构建一个神经网络。我很难理解如何重塑我的数据，并使用batch_input_size参数将其提供给有状态的LSTM。让我们将X称为输入矩阵，具有形状：我的目标每个时间点有一个值-> 100*10000值：
np.shape(Y) = (1000000,1,1)我希望我的模型一次花一秒钟时间，从而预测10000个
浏览 0提问于2018-12-07得票数 0
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，我不能确定具有N个单元的Keras-LSTM层是
浏览 24提问于2019-12-09得票数 0
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换句话说，我的数据集看起来如下。因此，我的label_1可以是0或1，而我的label_2可以是0、1或2。
我的当前代码如下所示。由于我有两个标签(即label_1和label_2)，如何将这些标签与lstm模型相匹配？我必须做一些像keras.utils.to_categorical(label_1, 2)和keras.utils.to_categorical(label_2, 3)这样的事情吗？如何修改模型，使其适合multiclass mult
浏览 2提问于2020-05-29得票数 3
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我有两个多类分类模型来进行预测(准确地说，类数是三个)。一个是Keras神经网络，另一个是Scikit学习库中的梯度增强分类器。我注意到，在相同的数据上训练后，GBC具有较高的精度评分，而Keras模型具有较高的F1评分。我应该使用哪种模型来预测未来的数据？哪个指标更重要？
浏览 0提问于2019-12-23得票数 7
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我已经使用Keras和TensorFlow对按照进行了分类。如何做到这一点？是否可以使用Keras或必须使用较低级别的API来完成此操作？经过训练的模型具有以下格式
model = keras.Sequen
浏览 4提问于2018-10-06得票数 8
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我有一个1x2048像素的1D图像作为输入，32个类，我已经定义了一个32个滤镜的层，具有与图像相同的大小(1x2048)，它们是L1正则化的。
我的图像示例是一个热编码的。但是，我的目标是在将这些图像中的一些图像相加并将其提供给训练好的模型时，获得多热点编码输出。训练进行得很好，它可以单独对每个类别进行分类，但如果我将两个图像相加并将其提供给<
浏览 0提问于2018-09-26得票数 0
我在Keras中使用functional API来构建一个具有多个输出层的神经网络模型。我想知道在优化过程中更新权重时(当做back-prop时)损失是如何评估的。假设使用相同的损失函数，那么所有输出的平均损失是用于最小化成本函数还是单独评估每个输出以更新权重？
提前感谢！
浏览 0提问于2017-04-29得票数 3
让我们假设我们有两个等价的模型，它们具有相同的输入、层和输出，除了一个是作为tf.keras.Model子类实现的，而另一个是在tf functional API中实现的。这些模型的推理或训练速度是否存在差异？
浏览 10提问于2020-08-20得票数 1
我想在Keras中训练我的模型，所以尝试将图像加载为numpy数组并调整它们的大小，但失败了，因为我没有足够的内存。
Keras中有没有有用的API？
浏览 16提问于2018-02-22得票数 0
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我正在为一个多类任务开发一个基本的RNN模型，并且我面临着一些关于输出维度的问题。这是我的输入/输出形状：output.shape = (50000, 17features, feature_len) <-- one hot encoded
output[0].shape =
浏览 4提问于2021-02-25得票数 0
我希望使用Google Cloud ML来托管我的Keras模型，这样我就可以调用API并做出一些预测。我遇到了一些来自Keras方面的问题。到目前为止，我已经能够使用TensorFlow构建模型并将其部署到CloudML上。为了让它工作，我必须对我的基本TF代码做一些修改。这些更改记录在这里：
我也可以使用Keras训练一个类似的模型。我甚至可以将模型<
浏览 0提问于2017-01-31得票数 11
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我想在我的项目中将这两个模型连接起来，我在这个领域是相当新的，所以请不要苛刻地评判我。所以这是代码。df_y_train,validation_data=(df_x_test, df_y_test),
callbacks=[monitor],verbose=2,epochs=1000) 在得到模型之后
浏览 20提问于2020-11-02得票数 0
我想将Keras模型转换为Tensorflow Lite模型。当我查看文档时，有人说我们可以使用tf.keras HDF5模型作为输入。这是否意味着我可以使用保存的HDF5 Keras模型作为它的输入，或者tf.keras HDF5模型和Keras HDF5模型是不同的东西？文档：
编辑:我可以使用</
浏览 1提问于2019-05-03得票数 1
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3 | {3, 5, 6} |我的目标是能够预测一个最接近可能标签集的值(我也会接受的一个次优解是，我的目标是预测一个属于可能标签集合的值，而不是考虑到预测值与集合元素之间的距离。)
这个有名字吗？是否有任何Python库(如果可能的话，用于深入学习)来解决这个问题？或者我应该定义我的自定义丢失函数？如果我必须定义我<
浏览 0提问于2019-12-26得票数 4
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我使用带有Tensorflow后端的Keras对多个序列同时进行一步一步的序列预测；也就是说，我有n个具有m个时间步骤的序列，我使用一个model.predict()命令将它们全部加载到Keras中，模型返回一个所以我的目标是最大限度地提高Keras检测序列间交叉相关性的能力。例如，假设序列a与序列b有一定的时间延迟和缩放因子差异，那么理论上，<
浏览 1提问于2017-11-09得票数 0
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