您如何处理此错误？ 检查目标时出错:要求dense_3具有形状(1，)，但得到形状为(398，)的数组 我尝试更改input_shape=(14，这是train_samples中的列数)，但仍然收到错误。 set = pd.read_csv('NHL_DATA.csv')train_samples = [set['team'], set['blocked'],set['faceOffWinPercentage'],set
浏览 27提问于2018-12-27得票数 0
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我当时正在读，我正在努力处理代码的某些部分。class Network(object):
"""Update the network's weights and biases by applying The "mini_batch" i
浏览 2提问于2021-04-19得票数 0
但是，在训练Python大众模型时，例如在for循环中，还不清楚passes的概念是什么意思。例如，如果我在for循环中逐个示例地训练模型，如下所示： for line in train:
model.learn(line) 如果每个训练样本只学习一次，怎么会有多个过程？
浏览 27提问于2020-04-23得票数 1
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我有7类图像，我需要分类。每个类都有不同数量的样本。
我的问题是，我是否可以使用flow_from_directory方法为每个类使用不同数量的培训数据？这种方法有什么潜在的缺点吗？
50次培训- 20次
浏览 5提问于2017-02-15得票数 2
我知道一个时期通常表示每个训练样本的一次迭代。Keras fit_generator函数获得了参数sample_per_epoch。假设我有20000个训练样本，我决定将samples_per_epoch设置为5000。下一个时代会发生什么？它将选择相同的5000个训练样本集，还是从新的随机集开始？
浏览 0提问于2018-03-19得票数 0
我的数据是多类、多标签类型的，我计划总共有100个输出类。model = Sequential()model.add(...) # more layers ... LSTM ...
model.add(Dense(512, input_dim=n_inputs, kernel_initializer=&
浏览 0提问于2021-08-01得票数 0
我有一个用于分类的神经网络工作模型。目前，我已经应用交叉熵来计算测试结果(模型输出)和条件结果(真实输出)之间的误差。该模型用于二进制分类，但将被扩展为处理多个类。到目前为止，使用MATLAB中的交叉熵计算了误差：我希望模型的执行方式能够分类或检测更多的假阳性，然后是假阴性。我知道有所谓的混淆矩阵，在这里我可以指定所有内容，但我不知道这如何与错误计算相对应。(欢迎任何建议:)
浏览 1提问于2013-10-24得票数 1
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for i in range(k): val_data = train_data[i * num_val_samples: (i + 1) * num_val_samples] partial_train_data = np.concatenate([train_data[:i * num_val_samp
浏览 3提问于2020-06-17得票数 1
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训练样本是4000倍和一个整数标签，可以是3个可能的值(1,2,3或-1,0,1，1等)2个问题：我不介意用np.arange()创建的简单的1，2，3.40个整数数组来演示，然后是其中的100个。
浏览 1提问于2020-08-29得票数 0
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我已经构建了一个数据集，我想把它传递给oder中经过预先训练的模型来执行一些预测。我正在寻找一些步骤/过程来指导我在这方面。我应该细调吗?如果是这样的话，我应该调整什么？还有别的办法吗？
如有任何帮助，我们将不胜感激:)
浏览 0提问于2021-08-07得票数 0
为什么所有训练样本(或一批训练中的训练样本)的交叉熵损失平均超过训练集的大小(或批次大小)？
为什么它不只是被总结和使用呢？
浏览 0提问于2023-02-19得票数 0
我在这里查看fluxml Julia教程：。我在下面附上了未编辑的代码片段。它的目的是训练一个简单的线性回归模型。#Import Fluxx = rand(5)model(x)
浏览 0提问于2021-09-22得票数 0
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每个训练样本是一对(x,t)形式，其中x是输入值的向量，t是目标输出值。但我不知道如何在python中将图像转换为感知器的矢量形式？向量形式是什么意思？
图像的大小为32*32。
浏览 1提问于2019-07-15得票数 0
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我已经在python中使用sklearn训练了一个rbf内核支持向量机，现在我正在将它移植到java以供生产。在读取时，我看到了决策函数：这似乎表明，为了评估SVC，我必须知道每个训练样本的权重，但是SVC只通过dual_coef_属性公开支持向量的权重。
有办法解决这个问题吗？
浏览 5提问于2017-08-01得票数 1
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我尝试在MNIST手写体数字数据集(包括60K训练样本)上训练一个FeedForward神经网络。
我每次都在上迭代所有的训练样本()，在每个时期对每个这样的样本执行。运行时当然太长了。我是否应该随机选择训练样本，对每个随机抽取的样本执行Backpropagation，而不是我目前使用的历次？
浏览 6提问于2016-02-29得票数 6
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我已经标记了正训练图像，现在需要生成一组负训练样本。
在文献中，经常发现通过随机选择位置来生成负训练样本的方法。我还看到一些方法，在选择随机负样本的连续步骤中，检测的假阳性再次用作负训练样本。因此，人们将只随机生成一个假训练样本，运行检测，并将假阳性再次放入负训练集中。对我来说，这似乎是一个相当明显的策略，但我想知道我是否遗漏了什么。
浏览 1提问于2012-08-01得票数 4
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当我正在读一篇名为“长尾目标识别的均衡化损失”()的CVPR 2020论文时，我无法理解“许多射击”、“中等射击”和“很少射击”这几个词。你能给我一个理解这些术语的建议吗？
浏览 5提问于2021-01-29得票数 0
我生成了一个训练神经网络的张量，输入的大小是[batch_size, max_time_step, num_features]，但是由于多个训练样本没有相同的time_step，所以我在训练样本的末尾填充了零来匹配训练样本，该训练样本具有该特定批的max_time_step。
浏览 1提问于2017-03-23得票数 2
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但我也看到过某些论文讨论了训练样本数量对准确性性能的影响。我应该如何使用keras或其他常见的深度学习库来生成这样的图形？ 这是一种公平比较几个模型达到令人满意的性能所需的训练样本数量的方法吗？
浏览 22提问于2020-02-01得票数 0
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我有一个名为charMatrixList的矩阵列表，长度为40744。我将此列表转换为numpy数组，其形状变为(40744,32,30)。该numpy数组被作为输入传递给神经网络。 当作为输入传递到Conv2D层时，我得到的错误与LSTM层输出的形状有关。 from keras.models import Sequential import numpy as np
model = Sequen
浏览 27提问于2019-06-08得票数 0
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