我想了解一下talos中的超参数搜索。具体地说，就是模型的评估。nbviewer.jupyter.org/github/autonomio/talos/blob/master/examples/Hyperparameter%20Optimization%20with%20Keras%20for%20the%20Iris%20Prediction.ipynb#seven 不，我的问题是:在评估(7)中，我如何设置特定的评
浏览 13提问于2019-01-23得票数 0
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我是keras的新手，我想用F1-score作为我的指标来训练模型。 我遇到了两件事，一个是我可以添加回调，另一个是使用内置的度量函数Here，它表示度量函数不会用于训练模型。，它也不会用于训练模型。第二件事是使用这里定义的回调， import numpy as np
from keras.callbacks import Ca
浏览 34提问于2019-02-22得票数 0
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我目前正在处理一个非常不平衡的数据集：30 000宗欺诈交易(占交易总额的0.1%)验证数据的F1评分: 0.8699220352892901验证数据得分: 0.9254554
浏览 0提问于2023-05-22得票数 0
我使用Keras构建了两个顺序模型，它们对CSV文件中的数据进行训练。它们就是这样建造的。在训练模型时，我使用Keras的内置度量来进行回忆、精确、准确，我得到了相当多的超过0.7的数据。我手工计算我的结果的F1分数。然后，我在静息数据(数据集的后半部分)上测试经过训练的<e
浏览 0提问于2021-03-22得票数 0
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我正在努力理解keras模型是如何工作的。 当我们训练模型时，我们给出指标(如“准确性”)和损失函数(如交叉熵)作为参数。我想知道的是模型优化的目标是什么。拟合后，leant模型最大限度地提高了准确性？或者最大限度地减少损失？
浏览 30提问于2020-10-27得票数 0
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Keras2.0删除了F1评分，但我想监视它的值。我用序贯模型训练神经网络。只有在model.compile中使用该函数时，此函数才能正常工作。通过这种方式，我在每一步都能看到它的价值。问题是，我不想仅仅看到它的价值，但是我希望我的培训能够根据它的价值表现出不同的行为，使用Keras的回调。如果我试图在回调中插入我的
浏览 0提问于2018-12-12得票数 6
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我是深度学习的新手，我希望能够使用F1分数来评估经过特定时期训练的模型。我认为它首先需要计算精度和召回率。 训练的模型是SSD-300-Tensorflow。我没有使用sci-kit或任何东西，因为我不确定是否需要这些来计算分数，但任何指导都是非常感谢的。在名为metrics.py的文件夹tf_extended中有一个用于评估的文件，该文件具有<
浏览 72提问于2021-10-03得票数 0
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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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我正在训练一个多标签分类模型来检测衣服的属性。我在Keras中使用迁移学习，重新训练vgg-19模型的最后几层。我使用的是深度时尚数据集。那么，我可以使用哪些<e
浏览 1提问于2019-12-15得票数 12
这是我的代码(h2o的简单分类问题)h2o.init()y <- "Survived"as.data.frame(pred_model_test)
下面是最后一行的部分输出那么预测列中的值是什么？
浏览 17提问于2019-10-31得票数 0
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我正在用随机森林(分类)训练我的模型，并试图完全掌握以下概念。但是，OOB评分是一个表示您的验证集有多好的表示，那么对于模型</em
浏览 3提问于2021-05-11得票数 0
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我正在尝试根据一些输入特征来预测一台机器是否会通过特定的测试。1)将其视为一个纯粹的回归问题；尝试预测速度、振动等的实际值3)把它当作一个伪问题；我预测实际的值，并根据与通过/失败阈值的距离，提出
浏览 0提问于2019-10-16得票数 1
我正在使用本教程学习如何在MNIST数据集上训练模型： tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense显然，该模型还使用了日志奇数分数，这些<
浏览 0提问于2021-05-27得票数 0
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据我所知，插入符号具有精确性和kappa作为我们可以选择的指标。我们如何用F1分数来训练一个模型呢？假设我们在训练手推车模型。任何例子都将不胜感激。我还有不平衡的数据(二进制类，其中一个类在数据中占10% )。我试图在精确性和回忆性之间取得平衡，因为模型倾向于预测另一个类。我应该考虑F-1分数还是Kappa或ROC？我觉得F-1得分可能是个更好的选择.
浏览 6提问于2015-08-20得票数 1
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在Keras中，有没有办法交叉验证正在监控的EarlyStopping(monitor = 'val_acc', patience = 5)的提前停止指标？为了最小化早期停止指标中的方差，我想在模型从epoch i训练到epoch i + 1时对早期停止指标进行k折叠交叉验证。我想在epoch i上使用模型，将训练数据分成10个部分，在9个部分上学习，估计其余部分的</e
浏览 6提问于2018-10-13得票数 6
当使用TensorFlow时，我会在使用method.fit时自动生成预测，并将其训练成特定数量的历元。我想知道如何从模型中得到正确预测和错误预测的图像。作为参考，这是我遵循的教程
我试图通过调用查看是否可以打印混淆矩阵的输出来查看是否存在访问预测的方法，但我找不到这样的库。
浏览 2提问于2022-04-06得票数 1
我不太清楚Keras中类模型编译方法的参数metrics的含义：模型在培训和测试期间要评估的指标列表这些指标是否用于在每个训练时代结束时评估网络的性能，即在每个时代结束时，代码使网络对训练集进行预测并计算所传递<em
浏览 0提问于2019-10-01得票数 1
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