Preguntas etiquetadas con keras

Keras es una biblioteca de red neuronal minimalista y altamente modular escrita en Python.


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¿Cómo lidiar con las etiquetas de cadena en la clasificación de varias clases con keras?
Soy novato en aprendizaje automático y keras y ahora estoy trabajando en un problema de clasificación de imágenes de varias clases usando keras. La entrada es imagen etiquetada. Después de un procesamiento previo, los datos de entrenamiento se representan en la lista de Python como: [["dog", "path/to/dog/imageX.jpg"],["cat", "path/to/cat/imageX.jpg"], ["bird", "path/to/cat/imageX.jpg"]] …






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¿Qué más ofrece TensorFlow a los keras?
Soy consciente de que Keras sirve como una interfaz de alto nivel para TensorFlow. Pero me parece que los keras pueden hacer muchas funcionalidades por sí mismos (entrada de datos, creación de modelos, capacitación, evaluación). Además, parte de la funcionalidad de TensorFlow se puede portar directamente a keras (por ejemplo, …
16 keras  tensorflow 

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agrandar el mapa de calor marino
Creo un corr()df a partir de un df original. El corr()DF salió 70 X 70 y es imposible de visualizar el mapa de calor ... sns.heatmap(df). Si trato de mostrar corr = df.corr(), la tabla no se ajusta a la pantalla y puedo ver todas las correlaciones. ¿Es una forma …
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¿Cómo utilizar LeakyRelu como función de activación en la secuencia DNN en keras? ¿Cuándo funciona mejor que Relu?
¿Cómo se usa LeakyRelu como función de activación en secuencia DNN en keras? Si quiero escribir algo similar a: model = Sequential() model.add(Dense(90, activation='LeakyRelu')) ¿Cuál es la solución? ¿Poner LeakyRelu similar a Relu? La segunda pregunta es: ¿cuál es la mejor configuración general para ajustar los parámetros de LeakyRelu? ¿Cuándo …

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¿Por qué agregar una capa de abandono mejora el rendimiento del aprendizaje profundo / automático, dado que el abandono suprime algunas neuronas del modelo?
Si eliminar algunas neuronas da como resultado un modelo de mejor rendimiento, ¿por qué no utilizar una red neuronal más simple con menos capas y menos neuronas en primer lugar? ¿Por qué construir un modelo más grande y complicado al principio y suprimir partes de él más tarde?

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