我为notMNIST数据集编写了一个网络，其中包含来自A-J的灰度28*28字母表。该模型在测试数据集上的准确率为89%，但是，当我检查训练数据集中单个图像的结果时(甚至不讨论自定义图像)，它会给出错误的结果，而且，如果我反复运行相同的代码块，则单个输出的结果会有所不同。我的模型->#tensorflow datasets
tf_train
浏览 18提问于2017-06-29得票数 0
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在我的输出上使用sigmoid激活函数，网络学习任务比使用线性激活函数要好得多。
我使用L2正则化和我的代价函数，我有一个学习率和动量项，但它在S型激活函数中学习得更好。
浏览 1提问于2018-05-16得票数 0
(或夜间)是否有可能达到0.001或0？
根据你的经验，你能告诉我吗？我想从过度拟合神经网络开始训练神经网络，然后调整参数，使之具有更好的泛化能力。
浏览 2提问于2017-08-12得票数 0
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最近，我使用以下代码在MNIST数据集上实现了反向传播，获得了大约95.7%的的总体精度。我试图增加/减少隐藏节点的数量。另外，将学习率改变为不同的值，但准确性不会超过96%。)
以上代码的</
浏览 1提问于2017-04-11得票数 1
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我在一个分类任务上训练了一个神经网络，它正在学习，尽管它的准确性不高。我正在尝试找出它对哪些测试用例没有信心，这样我就可以对正在发生的事情有更多的了解。为了做到这一点，我决定使用Tensorflow中的标准softmax概率。为此，我调用了tf.nn.softmax(logits)，并使用了这里提供的概率。我注意到很多时候概率是99%，但预测仍然是错误的。因此，即使我只考虑预测概率高于99%的例子，
浏览 43提问于2017-12-28得票数 1
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我的数据集有大约100 k个条目，6个特征，标签是简单的二进制分类(大约65%的0，35%的0)。当我在不同的模型上训练数据集时:随机森林模型、决策树模型、额外树模型、k近邻模型、logistic回归模型、sgd模型、稠密神经网络模型等。sgd :准确性63%，真阳性2例+假阳性4例
浏览 0提问于2021-10-07得票数 1
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当我在AI和ML的两个项目中工作时，这个问题突然出现在我的脑海中。如果我正在构建一个模型(例如，分类神经网络，K-NN，..等)，该模型使用了一些包含随机性的函数。如果我不修复种子，那么每次在相同的训练数据上运行算法时，我都会得到不同的准确性结果。但是，如果我修复它，那么其他一些设置可能会提供更好的结果。
平均一组精度是否足以说明此模型的精度为xx%？我不确定这是否是问这样一个问题
浏览 6提问于2011-05-05得票数 11
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阶级失衡问题？
、、、
在使用3个类时，我的数据集包含不同比例的所有类。例如,class "1" has 2369 cases....."阶级不平衡对分类绩效的影响是什么？
浏览 0提问于2017-05-24得票数 3
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我的学习曲线表明了什么？
、、、
用我目前的模型，我的准确率是77%。我把我的训练集分为交叉验证集和训练集。绘制了一条学习曲线(训练实例图与训练集成本函数、交叉验证集成本函数)。我的学习曲线如下所示-这说明了什么？由于这两条曲线的差别都很小--一个是(0.51 )，另一个是0.52)，我的模型是有偏的，还是正确的？
浏览 0提问于2021-05-29得票数 0
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我有一个几乎完整的应用程序。我想使用自动布局，但即使我已经搜索了很多关于这个问题，我找不到一个答案，我可以使用。我可以让它在一个屏幕上正确显示，但不能显示在另一个屏幕上.这是我的问题如果你能回答我或者告诉我如何做类似的事情，我真的会很高
浏览 1提问于2017-02-23得票数 0
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我正在试验Keras，我正在尝试创建一个常规神经网络和一个LSTM神经网络，每个神经网络都有一个输入层(2000输入)、一个隐藏层(256个节点)和一个输出层(1个节点)。我不太明白为什么要使用从读取Keras文档中的嵌入层，但这是我能够让LSTM网络工作的唯一方法。
然而，尽管在评估中使用了完全相同的数据，但这两种网络模型的最终测试精度相差很大。例如，LSTM的准确率约为60%，
浏览 1提问于2017-04-28得票数 2
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我读过词干处理损害了精确度，但提高了文本分类的召回率。这是怎么发生的呢？当你使用词干的时候，你增加了查询和样本文档之间的匹配数，对吗？
浏览 2提问于2012-04-29得票数 3
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假设我正在开发一个神经网络，用于对田径比赛中的每个跑步者进行评分。我给出关于跑步者的神经网络信息，例如。win%，自上次运行以来的天数等。我的问题是-在这种情况下，神经网络正在对跑步者进行评级，我可以给网络一个像比赛天气一样的输入吗？例如，我给网络1.00表示热，2.00表示冷，3.00表示正常。？我问这个问题的原因是:神经网络的输出越大，跑步者就越好。因此，这意味着win %输入
浏览 3提问于2012-10-15得票数 0
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关于神经网络的批量训练，我很少有疑问。否则，如果答案是梯度的平均值，那么优化权重似乎是非常合理的。然而，在这种情况下</em
浏览 2提问于2017-07-18得票数 6
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我得到了以下结果：val_loss (远)低于train_loss，但是与培训集相比，验证的accuracy也更低。这怎么可能？Epoch 5/10这是我使用的Keras
浏览 0提问于2018-01-03得票数 0
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21列只是数字，但我想要训练数据的关键有3个阶段: a，b和c。我应该在这么小的数据集上使用NN吗？正如我所说<em
浏览 0提问于2016-05-03得票数 0
我想知道有没有比使用eclipse编译android应用程序(java + xml)然后在android模拟器中查看输出更简单的查看xml输出的方法。我只是在问，因为通过eclipse IDE检查我的UI，打开android模拟器，然后打开我的应用程序需要花费很长时间，我觉得肯定有更简单的方法。我一直在寻找解决方案，但要么是我的措辞不正确，要么就是我不知道正确的术语，或者没有其他方法(希望不是这个选项)。请帮我弄清楚
浏览 0提问于2010-10-23得票数 0
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寻找素数
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.` break; }
但是当我把<=放在i和number之间时，我只是认为它会显示出不同的答案。因为在等于循环的情况下，i也会用数字进行除数，提示是0，所以它也应该用<=给每个数字以质数，但它不是。因此，我想知道，即使使用<=，这个逻辑的执行情况也是如何正确的。我只是希望在
浏览 4提问于2022-11-14得票数 0
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我正在训练一个具有2个类和53k图像的图像分类器，并使用keras使用1.3k图像来验证它。以下是神经网络的结构：model.add(Flatten(input_shape=train_data.shape[1:]))model.compile(optimizer='adam',
loss='binary_crossentropy', metrics=['
浏览 2提问于2018-05-19得票数 4
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