我已经构建了一个通用的Unet，通过使用Keras来训练我自己的数据集。我设置了EarlyStopping选项，如下所示。然而，在训练过程中，它保持提示精度值不变，但在下一行，它明显地变化。scale=1 / 255.,model = models.Model(inputs=model_input, output
浏览 24提问于2020-06-11得票数 1
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正如标题所暗示的，有没有办法在TF对象检测API上实现提前停止？ 我在对象检测的github上的这个线程https://github.com/tensorflow/models/issues/5887中读到有一个用于提前停止的repo https://github.com/hongym7/early_stopping。但这是较旧版本的TF1，我使用的是TF2 有没有办法在model_main_tf2.py上实现提前停止？我已经花了几个小时阅读代码，但我没有看到任何地方来实现提前停止。 以下是训练模型https://github.com/tensorflow/models/blob/maste
浏览 12提问于2021-01-30得票数 3
from keras.callbacks import ModelCheckpoint
在运行Kerast_before_callbacks)
Att
浏览 4提问于2019-07-20得票数 10
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as tfa
tf.keras.layers.Input((X_train.shape[1]-1,)), tf.keras.layers.Dropout(0.2),
tfa.layers.WeightNormalization(tf.keras.layers.Dense(2048,activation="relu"))
浏览 6提问于2020-10-04得票数 0
根据Saving best model in Keras的说法，这段代码应该可以工作。binary_crossentropy', optimizer='adam', model.summary()
stop = EarlyStopping-> 19 history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=50, verbose=0, callback
浏览 72提问于2019-03-12得票数 9
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ckpt_saved_epoch' 我正在使用回调来保存： filepath="weights-improvement-{epoch:02d}-{val_acc:.2f}.hdf5"from keras.regularizers import l2
from keras.layers importimport EarlyStopping
浏览 193提问于2019-08-30得票数 4
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我正在使用tensorflow 2.3.0和keras来构建一个二进制分类模型。我无法共享数据集，因为它是我公司拥有的专有数据，但这些特征都是数字财务数据，代表了客户的一种直方图。easier to read.from tensorflow.kerasimport layers
features = pd.read_csv(
浏览 182提问于2021-01-21得票数 0
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使用纯tf和这种更高级别的应用程序接口设置，是否可以轻松地做到这一点？在使用tflearn here的过程中，有一些建议。
浏览 11提问于2019-01-31得票数 0
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import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.preprocessing import MinMaxScalerfrom keras.layers import Densefrom keras.layers importnp.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_trai
浏览 2提问于2020-11-16得票数 2
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我一直在开发带有keras回调的Tensorflow模型，但是每次我尝试实现早期停止时，我都会得到以下错误：
从tensorflow.keras.callbacks.Earlystopping(patience=2) AttributeError EarlyStopping，ModelCheckpoint -->2 early_stopping =early_stopping AttributeError:模块'tensorflow_core.keras.callbacks‘中没有属性’
浏览 2提问于2020-03-31得票数 0
import numpy as npx = np.arange(100)y = 2*x + 200 + error
model = keras.Sequential([keras.layers.Denseinput_shape=[1])])
model.compile(optimizer=opt, loss=
浏览 3提问于2020-11-12得票数 0
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CNN训练早期停止
、、、
我使用CNN进行信号分类。(分为两类:病人和对照)。使用早期停止，我想停止训练，直到验证错误停止改进。我无法编写python代码来实现这一点。我试过了，但没能继续下去。validation = np.append(validation,cross_entropy.eval(feed_dict= {x:valid_x,y_:valid_y,keep_prob:1}))
浏览 1提问于2017-12-29得票数 0
categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
callbacks_list = [keras.callbacks.EarlyStopping
浏览 83提问于2020-07-24得票数 1
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如何配置Keras以停止训练，直到收敛或损失为0时？我强烈地想要让它变得更合适。我不想设置纪元数。我只想让它在收敛的时候停下来。
浏览 2提问于2018-11-26得票数 7
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我想重新训练谷歌的mediapipe手部地标，以便进行更多关键点检测，但该模型仅在tflite格式下可用，无法重新训练。 我创建了一个与mediapipe手模型相同的模型，并用我的自定义数据对其进行了训练，但面临着过度拟合的问题， 我正在使用： RMSprop作为优化器 MSE (均方误差作为损失函数) 批量大小= 32 初始学习率=1e-3 decay_steps=1000 decay_rate=0.9 colab screenshot 训练损失减少到4.3819e-04，但验证损失仍为0.00134 我也试过 Adam优化器，带 Huber损失函数 验证损失降至0.00083我仍然面临过
浏览 20提问于2021-08-03得票数 0
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我之前在Keras上使用过Deep Learning，但是，如何在keras-rl上做到这一点？在相同的fit()函数中还是在将模型发送给代理之前？
浏览 47提问于2019-06-05得票数 0
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我降低了tensorflow，keras的等级，但是我还有其他的错误，比如numpy不兼容等等。我把numpy降级到但是这次keras需要更高的版本。我用了最后一周的时间来处理这个错误。从keras.preprocessing.text导入托卡器/从keras.preprocessing.sequence导入pad_sequences
这些是我要尝试导入的台词。我试过像python.keras，tensorflow.keras，tensorflow.python.ker
浏览 10提问于2022-05-27得票数 -1
在jupyter笔记本中，我正在keras中进行训练，代码行类似于当我看到var_loss收敛时，我手动中断执行，很明显，历史记录不会返回
浏览 13提问于2018-09-07得票数 2
有没有办法在PyTorch中复制Keras earlyStopping方法的行为？例如，如果我想要关于f1分数的最佳模型，而不是所获得的验证精度，是否存在与Keras earlyStopping = EarlyStopping(monitor='f1_score', patience
浏览 40提问于2021-09-07得票数 1
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