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当前位置: 博问标签 /深度学习/未解决/ 已解决
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10 tensorflow mnist数据集评估部分不清楚

<br> 因为test_data是没有train过的,可以用来评估模型的accuracy等。 <br> 但是在上图中,当i%100=0时,batch是先用来输出accuracy,这时并没有train(
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如何正确地对模型进行调参

机器学习的模型,要涉及到不少参数的调参。。那其正确的步骤应该是怎样的呢? 第一种做法是,对一个个或一组组参数去调,其他参数使用默认值。。调出一个或一组参数后,记录下来。下一次继续调另外一个或一组参数。
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如何对keras的模型进行网格搜索调参?

网上看过几篇博文,提到了keras的sklearn接口,可以用来对模型进行网格搜索调参。。 依葫芦画瓢,写了自己的代码,发现一直提示非法参数。。 求指点下,问题出在哪里。。 下面这张图,是我第一次调参
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LSTM模型如何进行新数据的预测?

训练好LSTM模型(单变量)后,现在需要进行数据预测。请教下该怎么做? 早期的LSTM模型训练时,数据是每隔4小时为一个数据,time-step设置为7. 现在要预测未来7天的数据。有点不清楚具体该如
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模型训练时,如何纳入时间变量?

手头有一批数据,其中大部分是连续型数值变量,部分是分类型变量,还有一个时间记录。 模型的目的是分析一种水质污染情况,用于监控污染物的排放,并提出针对性的方案。(主要是多家企业的排放,气象数据,水温等数
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100 关于模型训练的几个疑问

模型训练前,需要确定损失函数,及是否需要正则化。这个一般情况下,是根据经验或是根据数据的实际情况来确定么? 又或者是根据所选择的模型来选择? 确定好策略后,模型训练结束的标准就是经验风险或结构风险是否
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如何判断模型数据中有无隐变量

李航老师的统计学习方法中的EM算法提到了隐变量的概念,我看得有些迷糊: 如何判断数据中有无隐变量? 现实生活中,比如要研究空气污染的模型,那数据采集下来,怎么能做到不包含隐变量?如果无法保证的话,那不
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关于神经网络模型的疑问

神经网络模型,因为其随机性,每次训练出来的结果中准确度不太一样。想请问下: 每次训练的准确度会相差很多么? 我自己试过几次,貌似不会很大。但是个人经验不足,不敢确认; 假使准确度相差较大,而当前的模型
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50 通过深度学习的模型对图像鉴黄

有没有通过Tensorflow和Keras来进行文件鉴黄的?有没有好的模型,请AI大神赐教
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tensorflow自动聊天机器人怎么做

网上搜的看完有点乱。什么分词,语料,向量,seq2seq,word2dev什么的还有一堆公式。看完晕了。 可以帮我讲讲吗?这要哪几个步骤。 比如我下了一些.txt文档,怎么把做成语料,怎么分词之类,怎
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极限学习机为什么不存在过拟合问题

在黄广斌教授文章《Extreme learning machine:Theory and application》中,他说“The traditional classic gradient-based
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50 执行import theano出错

'You are tring to use the old GPU back-end. 'ValueError: You are tring to use the old GPU back-end.
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50 栈式神经网络的解码过程

RT,栈式神经网络的解码过程。其中, 是最深层隐藏单元的激活值。 请问各位大神,怎么理解这个公式啊?a(n)是最深层的话,那它下一层就是softmax层了。a(n+l)该怎么理解呢?
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100 ufldl的练习Sparse Autoencoder中,运行train.m,有错误。

ufldl的练习Sparse Autoencoder中,运行train.m,有错误。octave提示如下: >> trainerror: set: invalid number of argument
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100 caffe模型的训练和test精度都很高高,而用classification.exe却分不出来

用5类图片进行训练,得到的训练和test的精度都接近于1,可是用classification.exe去区分train图片都分不出来。 classification本身却又是没问题的,下了官方的caff