Perguntas com a marcação «keras»

Estou tentando reconciliar meu entendimento dos LSTMs e apontado aqui neste post por Christopher Olah implementado no Keras. Estou seguindo o blog escrito por Jason Brownlee para o tutorial de Keras. O que mais me deixa confuso é, A remodelagem das séries de dados em [samples, time steps, features]e, Os …

311 python  deep-learning  keras  lstm 

Para qualquer camada Keras ( Layerclasse), alguém pode explicar como entender a diferença entre input_shape, units, dim, etc.? Por exemplo, o documento diz unitsespecificar a forma de saída de uma camada. Na imagem da rede neural abaixo hidden layer1tem 4 unidades. Isso se traduz diretamente no unitsatributo do Layerobjeto? Ou …

262 neural-network  deep-learning  keras  keras-layer  tensor 

Se eu quiser usar a função BatchNormalization no Keras, preciso chamá-la apenas uma vez no início? Eu li esta documentação para ele: http://keras.io/layers/normalization/ Não vejo para onde devo chamá-lo. Abaixo está o meu código tentando usá-lo: model = Sequential() keras.layers.normalization.BatchNormalization(epsilon=1e-06, mode=0, momentum=0.9, weights=None) model.add(Dense(64, input_dim=14, init='uniform')) model.add(Activation('tanh')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(64, init='uniform')) …

167 python  keras  neural-network  data-science  batch-normalization 

Estou tentando treinar uma CNN para categorizar o texto por tópico. Quando uso entropia cruzada binária, obtenho ~ 80% de precisão, com entropia cruzada categórica recebo ~ 50% de precisão. Eu não entendo por que isso é. É um problema multiclasse, isso não significa que eu tenho que usar entropia …

160 machine-learning  keras  neural-network  deep-learning  conv-neural-network 

Treinei um modelo de classificação binária com a CNN, e aqui está o meu código model = Sequential() model.add(Convolution2D(nb_filters, kernel_size[0], kernel_size[1], border_mode='valid', input_shape=input_shape)) model.add(Activation('relu')) model.add(Convolution2D(nb_filters, kernel_size[0], kernel_size[1])) model.add(Activation('relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=pool_size)) # (16, 16, 32) model.add(Convolution2D(nb_filters*2, kernel_size[0], kernel_size[1])) model.add(Activation('relu')) model.add(Convolution2D(nb_filters*2, kernel_size[0], kernel_size[1])) model.add(Activation('relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=pool_size)) # (8, 8, 64) = (2048) model.add(Flatten()) model.add(Dense(1024)) …

155 python  tensorflow  deep-learning  keras 

Eu construí uma rede neural com Keras. Eu visualizaria seus dados pelo Tensorboard, portanto, utilizei: keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='/Graph', histogram_freq=0, write_graph=True, write_images=True) como explicado em keras.io . Quando executo o retorno de chamada, recebo <keras.callbacks.TensorBoard at 0x7f9abb3898>, mas não recebo nenhum arquivo na minha pasta "Gráfico". Há algo de errado em como eu …

143 keras  tensorboard 

Ele foi citado por muitos usuários como o motivo da mudança para o Pytorch, mas ainda não encontrei uma justificativa / explicação para sacrificar a qualidade prática mais importante, a velocidade, para uma execução mais ágil. Abaixo está o desempenho do benchmarking de código, TF1 vs. TF2 - com o …

137 python  tensorflow  keras  performance-testing  tensorflow2.0 

Estou executando um modelo Keras, com um prazo de envio de 36 horas, se eu treinar meu modelo na cpu, levará aproximadamente 50 horas, existe uma maneira de executar Keras na gpu? Estou usando o back-end do Tensorflow e executando-o no meu notebook Jupyter, sem o anaconda instalado.

125 python  tensorflow  keras  jupyter 

Estou tentando implementar o exemplo de classificação binária usando o conjunto de dados IMDb no Google Colab . Eu implementei esse modelo antes. Mas quando tentei fazer isso novamente após alguns dias, ele retornou um erro de valor: 'Matrizes de objetos não podem ser carregadas quando allow_pickle = False' para …

113 python  numpy  keras 

Tento entender os LSTMs e como construí-los com Keras. Eu descobri que existem principalmente os 4 modos de executar um RNN (os 4 certos na foto) Fonte da imagem: Andrej Karpathy Agora eu me pergunto como um trecho de código minimalista para cada um deles ficaria em Keras. Então algo …

108 machine-learning  neural-network  deep-learning  keras  recurrent-neural-network 

Estou tentando entender o papel da Flattenfunção em Keras. Abaixo está meu código, que é uma rede simples de duas camadas. Ele recebe dados bidimensionais de forma (3, 2) e produz dados unidimensionais de forma (1, 4): model = Sequential() model.add(Dense(16, input_shape=(3, 2))) model.add(Activation('relu')) model.add(Flatten()) model.add(Dense(4)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='SGD') x = …

108 machine-learning  tensorflow  neural-network  deep-learning  keras 

Estou treinando uma rede neural para meu projeto usando Keras. Keras forneceu uma função de parada precoce. Posso saber quais parâmetros devem ser observados para evitar que minha rede neural se ajuste excessivamente usando a parada antecipada?

97 python  keras  deep-learning  conv-neural-network 

A documentação do Keras não está clara o que realmente é. Eu entendo que podemos usar isso para comprimir o espaço do recurso de entrada em um menor. Mas como isso é feito do ponto de vista do design neural? É um autoenocder, RBM?

97 keras 

Eu tenho o Keras instalado com o back-end Tensorflow e CUDA. Às vezes, eu gostaria de forçar Keras a usar a CPU. Isso pode ser feito sem dizer instalar um Tensorflow separado apenas de CPU em um ambiente virtual? Se sim, como? Se o backend fosse Theano, os sinalizadores poderiam …

96 python  machine-learning  tensorflow  keras 

Eu queria saber se seria possível salvar um modelo Keras parcialmente treinado e continuar o treinamento após carregar o modelo novamente. A razão para isso é que terei mais dados de treinamento no futuro e não quero treinar todo o modelo novamente. As funções que estou usando são: #Partly train …

95 python  tensorflow  neural-network  keras  resuming-training