开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

keras model.fit输出- "val_accuracy从-inf改进到0.29846“- -inf是什么意思？

在Keras中，"val_accuracy从-inf改进到0.29846"中的"-inf"表示负无穷大。这意味着在模型训练的早期阶段，验证集的准确率为负无穷大，然后通过训练逐渐提高到0.29846。负无穷大通常表示模型在初始阶段的性能非常差，可能是由于模型参数的随机初始化或其他因素导致的。随着训练的进行，模型通过学习调整参数来提高性能，最终达到0.29846的准确率。这个值可以作为评估模型性能的指标之一。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

使用LSTM建立seq2seq模型进行语言翻译

decoder_output_data[i, t-1, outputToken_idx[word]] = 1. 2.1 编码器 from keras.layers import.../api/callbacks/model_checkpoint/ history = model.fit(x=[encoder_input_data, decoder_input_data],y=decoder_output_data...val_loss = history.history['val_loss'] acc = history.history['accuracy'] val_acc = history.history['val_accuracy...decoder_outputs_inf, state_h_inf, state_c_inf decoder_outputs_inf, state_h_inf, state_c_inf = decoder_lstm...= [state_h_inf, state_c_inf] # LSTM的输出，接 FC，预测下一个词是什么 decoder_outputs_inf = decoder_dense(decoder_outputs_inf

7301 0

Digit Recognizer 手写数字识别（卷积神经网络）

X_train_full = train.drop(['label'], axis=1) X_test_full = pd.read_csv('test.csv') X_train_full.shape 输出...metrics=["accuracy"]) 注意：标签不采用 one-hot 编码的话，这里使用 loss="sparse_categorical_crossentropy" 1.5 训练 history = model.fit..., 3) (28000, 32, 32, 3) 看一看处理后的图片 img = X_train[0] plt.imshow(img) np.set_printoptions(threshold=np.inf...model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer=opt, metrics=["accuracy"]) history = model.fit...model.summary() 输出： Model: "functional_15" __________________________________________________________

1.3K2 0

让Tensorflow直接输入字符串，无需额外词表的3种方法

title_train, label_train from zh_dataset_inews import title_dev, label_dev 这里看到我们就把标题字符串当作x输入，标签三种情感作为输出..., 2), ('不好意思，你不配做深圳人!...0.32923535 0.33757624 0.3331885 ]], shape=(2, 3), dtype=float32) 完整的一个model构建是这样的注意多了一行tf.squeeze，因为之后我们会把输入从[...(), metrics=['accuracy'] ) model.fit( tf.constant([[x] for x in title_train]), tf.constant...(), optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), metrics=['accuracy'] ) model.fit( tf.constant(

1.3K3 0

让Tensorflow直接输入字符串，无需额外词表的3种方法

title_train, label_train from zh_dataset_inews import title_dev, label_dev 这里看到我们就把标题字符串当作x输入，标签三种情感作为输出..., 2), ('不好意思，你不配做深圳人!...0.32923535 0.33757624 0.3331885 ]], shape=(2, 3), dtype=float32) 完整的一个model构建是这样的注意多了一行tf.squeeze，因为之后我们会把输入从[...(), metrics=['accuracy'] ) model.fit( tf.constant([[x] for x in title_train]), tf.constant...(), optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), metrics=['accuracy'] ) model.fit( tf.constant(

1.3K4 0

基于LSTM的比特币价格预测模型（系列1）

.replace([np.inf, -np.inf], np.nan).dropna().mean()) avg_corr3.append(df.LTCUSD.rolling(win).corr...(df.BTCUSD) \ .replace([np.inf, -np.inf], np.nan).dropna().mean()) plt.plot...输出是一个稠密层（一个单元）来返回预测的比特币价格。我们将使用TensorFlow 2.1.x（TF）构建LSTM网络。...如果verbose设置为0，model.fit函数将不会显示拟合的进度。...rmse = np.sqrt(mean_squared_error(yhat_f, yorg_f)) print('Test MSE: %.5f' % rmse) Test MSE: 0.01957 这是什么意思

3.8K5 2

keras图片数字识别入门AI机器学习

从数据加载，到数据预处理，再到训练模型，保存模型。然后再通过模型来预测我们输入的图片数字。通过整个过程下来，对于像我这样初识AI深度学习者来说，可以有一个非常好的体感。...我们通过keras+tensorflow2.0来上手。...建立输入层、隐藏层 model.add(Dense(units=256,input_dim=784,kernel_initializer='normal',activation='relu')) # 建立输出层...训练模型 # 开始训练 train_history = model.fit(x=x_Train_normalize, y=y_TrainOneHot,...scores[1]) accuracy= 0.975600004196167 保存模型 mode.save() model.save('model.h5') #也可以保存到具体的文件中保存的模型里面具体是什么

6174 0

Tensorflow 回调快速入门

如何使用回调首先定义回调在调用 model.fit() 时传递回调 # Stop training if NaN is encountered NanStop = TerminateOnNaN()...# Decrease lr by 10% LrValAccuracy = ReduceLROnPlateau(monitor='val_accuracy', patience=1, factor= 0.9...verbose：0：不打印任何内容，1：显示进度条，2：仅打印时期号 mode ： “auto” – 尝试从给定的指标中自动检测行为 “min” – 如果指标停止下降，则停止训练 “max” – 如果指标停止增加则停止训练...让我们看看参数是什么意思 on_epoch_begin：在每个时期开始时调用该函数。 on_epoch_begin：在每个时期结束时调用该函数。..., save_weights_only=True, monitor='val_accuracy', mode='max') 这里我们使用一些模板字符串指定文件路径。

1.3K1 0

tensorflow语法【zip、tf.tile、tf.truncated_normal、tf.data.Dataset.from_tensor_slices、dataset中shuffle()】

tf.truncated_normal与tf.random_normal的区别作为tensorflow里的正态分布产生函数，这两个函数的输入参数几乎完全一致，而其主要的区别在于，tf.truncated_normal的输出如字面意思是截断的...却会产生2.2或者2.4之类的输出。...为了将结果能够被python其他函数处理，尤其numpy库，需要将nan，inf转为python所能识别的类型。这里将nan，inf替换0作为例子。...] [ 2. 2. 2. 2.]] 1.375 tf.contrib.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences 将标量数据转换成numpy ndarray...切片的范围是从最外层维度开始的。如果有多个特征进行组合，那么一次切片是把每个组合的最外维度的数据切开，分成一组一组的。

7193 0

探究肺癌患者的CT图像的图像特征并构建一个诊断模型

将肺癌和非肺癌图像分别放入对应的子文件夹，并确保它们的命名正确 3.然后就可以复制上txt里面的代码进行执行了（记得改代码里面路径）注意事情： 4....5.灰度图像：如果您的图像是灰度图像，可以将图像从单通道灰度转换为3通道灰度，以适应模型。...tensorflow.keras.utils import to_categorical # 加载图像并调整大小 def load_images(data_dir, img_size): #从指定目录加载图像文件...创建模型 model = create_model((img_size[0], img_size[1], 3), num_classes) # 训练模型 history = model.fit...plt.plot(history.history['accuracy'], label='Training Accuracy') plt.plot(history.history['val_accuracy

1001 0

Keras同时用多张显卡训练网络

单个显卡内存太小 -> batch size无法设的比较大，有时甚至batch_size=1都内存溢出（OUT OF MEMORY）从我跑深度网络的经验来看，batch_size设的大一点会比较好，相当于每次反向传播更新权重...但是随着现在网络的深度越来越深，对于GPU的内存要求也越来越大，很多入门的新人最大的问题往往不是代码，而是从Github里面抄下来的代码自己的GPU太渣，实现不了，只能降低batch_size，最后训练不出那种效果...gpus=G) model.compile(optimizer=Adam(lr=1e-5), loss='binary_crossentropy', metrics = ['accuracy']) model.fit...()以后，名字就自动换掉了，变成默认的concatenate_1, concatenate_2等等，因此你需要先model.summary()一下，打印出来网络结构，然后弄明白哪个输出代表哪个支路，然后重新编译网络...= model self.path = path self.best_loss = np.inf def on_epoch_end(self, epoch, logs

1.8K8 0

Kaggle经典数据分析项目：泰坦尼克号生存预测！

"Age"].fillna(-0.5) test["Age"] = test["Age"].fillna(-0.5) bins = [-1, 0, 5, 12, 18, 24, 35, 60, np.inf...title.head() data_all = pd.concat((data_all, title), axis=1) data_all.pop("Name") data_all.head() 上面这段是什么意思呢...3.7 神经网络首先我们基于Keras搭建了一个简单的神经网络架构： import tensorflow as tf import keras from keras.models import Sequential...from keras.layers import * tf.keras.optimizers.Adam( learning_rate=0.003, beta_1=0.9, beta_2=0.999...============================] - 0s 43us/step - loss: 0.4831 - accuracy: 0.7978 - val_loss: 0.3633 - val_accuracy

2.6K2 1

使用卷积神经网络构建图像分类模型检测肺炎

from tensorflow.keras.preprocessing import image, image_dataset_from_directory from tensorflow.keras...生成器与flow_from_directory结合使用，以指定的格式从目录中调用图像，然后创建重新标定的数据。构建模型体系结构 keras.models.Sequential()启动一个序列模型。...activation = 'relu'的意思是我们将激活函数设定为relu。简单地说，我们告诉这个层转换所有的负值为0。然后，我们将卷积层的这些输出输入池化层。...MaxPooling2D通过只保留卷积输出的每个2 * 2矩阵的最大值来抽象卷积输出。现在我们有32张特征图，大小为128 * 128 * 1。...这里是一个完整的代码，从拟合的模型绘制损失图和精度图。

1.1K3 0

一个值得深思的问题？为什么验证集的loss会小于训练集的loss

训练神经网络时的“loss”是什么？ ? [1] 机器/深度学习的中的“loss”是什么？为什么我的验证loss低于训练loss？...loss越小，分类器在建模输入数据和输出目标之间的关系方面的工作就越好。...import SGD from tensorflow.keras.datasets import fashion_mnist from tensorflow.keras.utils import...H = model.fit(trainX, trainY, validation_data=(testX, testY), batch_size=BS, epochs=NUM_EPOCHS...确保您的验证集大小合理，并且是从与您的训练集相同的分布（和难度）中抽取的。奖励：您的模型可能over-regularizing 。

8.3K2 0

在深度学习中使用Bagging集成模型

集成模型是什么? 集成是一种机器学习概念，使用相同的学习算法训练多个模型。Bagging是一种减少预测方差的方法，通过使用重复组合生成多组原始数据，从数据集生成额外的训练数据。...通过多个函数调用传递一个int类型的可复现输出。 return_centers: 如果为True，则返回每个集群的中心返回值 X: 生成的样本。...编译和训练 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) history = model.fit...plt.figure(figsize=(8, 5)) plt.plot(history.history['accuracy'], label='train') plt.plot(history.history['val_accuracy...model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # fit model model.fit

8493 0

神经网络算法交易：波动预测与定制损失函数

回到收益预测首先，让我们记住如何从原来的时间序列上切换到收益上（或者是百分比变动/增减率）。...def data2change(data): change = pd.DataFrame(data).pct_change() change = change.replace([np.inf...filepath="lolkekr.hdf5",verbose=1, save_best_only=True)model.compile(optimizer=opt,loss='mae')history = model.fit...回到自定义损失函数在Keras中实现它： def stock_loss(y_true, y_pred): alpha = 100....有时候，跳的方向是什么这并不重要——例如，在许多年轻的市场，像加密数字货币跳跃几乎总是意味着增长，或者，例如经过大规模但缓慢的增长期的这个跳跃的预测最有可能意味着一些下降，这些下降将给我们一个信号。

1.5K9 0

菜鸟的数学建模之路（一）：最短路径算法「建议收藏」

关于这两种算法，记得当时是在交警平台设置的那一道题目上了解到的，就去查很多资料，花了不少时间才基本了解了这两种算法的基本用法，在总结的时候，我更多的是用代码的方式去做的总结，当时想的是等到要用的时候，直接改一下数据...记得我们老师说过数学建模的知识没必要过于深入的去学习，只要在要用的时候，能想起有这个知识存在，知道大概是用来干嘛，并且能拿过来用就行了（大概就是这个意思）。...为了能达到这个目的，很多时候我都是通过案例，保存源代码，解读源代码，做好自己能看得懂的注释，再改一下代码，等到要用的时候就改个数据，运行代码就可以用了，感觉这样的学习效率还是挺高的。...表示无穷大 % find（条件）表示找到符合条件的元素的下标，返回下标的集合 % % 该函数使用方法： % 输入：要求的最短距离的矩阵，下例矩阵为m % 输出：d:起点到任何点的最短路径的距离集合 %...fprintf('已找到最短路径的点的集合'); pb fprintf('已找到最短路径的总距离'); d fprintf('已找到最短路径的距离（往前回溯）'); path 运行结果：从结果来看

8182 0

keras系列︱图像多分类训练与利用bottleneck features进行微调（三）

我从其中每类选出20张作为测试，其余80张作为训练。因此最终训练图片400张，测试图片100张，共5类。如下图： ?...同时也没有交代model是什么。 1.2 原作者新改当然看原作者代码知道了这里的model就是VGG16的。...Model vgg_model = Model(input=model.input, output=predictions) 其中又是遇到了Flatten()层的问题，而且做了很多尝试，这一个层的意思是把...VGG16网络结构+权重的model数据输出格式输入给Flatten()进行降维，但是！...model.output输出的格式是：（?，?，?

4.3K8 0

简易的深度学习框架Keras代码解析与应用

体现在代码上是这个： model.add(Dropout(0.5)) 这个0.5可以改，意思是信号强度排在后50%的神经元都被抑制，就是把他们都扔掉~ 还有点细节到现在为止对这个网络初始化的函数应该只有一些小东西不清楚了吧...512意思就是这个层有512个神经元没什么可说的，就是模型里的一部分，可以有好几层，但一般放在网络靠后的地方。...我这儿用的是最常见的sgd，参数包括学习速度（lr），，虽然吧其他的参数理论上也能改，但是我没有去改它们，呵呵。...from keras.models import Sequential # 从keras的models.py中导入Sequential 你看，代码简单的都能直译了。...hist = model.fit()的hist中存放的是每一次训练完的结果和测试精确度等信息。再来一嘴，如果你想要看每一层的输出的啥，也是可以做到的！

1.5K7 0

TensorFlow从1到2（六）结构化数据预处理和心脏病预测

这种情况在《从锅炉工到AI专家(2)》一文中我们做了简单描述，并讲述了使用规范化数据的方式在保持数据内涵的同时降低数据取值范围差异对于最终结果的负面影响。...用了这么久的机器学习，你肯定不会天真的认为计算机就应当知道“年龄段”是啥意思吧。常用编码方式这里打断一下，我们先梳理一下数据数字化的常用编码方式。...网络的第一层也就是数据的输入层需要单独说明一下，那就是Keras已经为这种复杂的自定义结构化数据提供了输入层的支持： # 定义输入层 feature_layer = tf.keras.layers.DenseFeatures...optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练 model.fit...上面程序执行的输出如下： Epoch 1/5 7/7 [==============================] - 1s 110ms/step - loss: 1.2045 - accuracy

1.1K5 0

《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第10章使用Keras搭建人工神经网络

感知机的输入来自输入神经元，输入神经元只输出从输入层接收的任何输入。所有的输入神经元位于输入层。...从图中可以看到，验证损失仍然在下降，模型收敛的还不好，所以训练应该持续下去。只需要再次调用方法fit()即可，因为Keras可以从断点处继续（验证准确率可以达到89%。）...# or keras.Model([...]) model.compile([...]) model.fit([...]) model.save("my_keras_model.h5") Keras使用...隐藏层的权重矢量Wh和偏置项bh的形状是什么? 输出层的权重矢量Wo和偏置项bo的形状是什么? 输出矩阵Y的形状是什么？写出用X、Wh、bh、Wo、bo计算矩阵Y的等式。...如果要将邮件分为垃圾邮件和正常邮件，输出层需要几个神经元？输出层应该使用什么激活函数？如果任务换成MNIST，输出层需要多少神经元，激活函数是什么？再换成第2章中的房价预测，输出层又该怎么变？

3.2K3 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭