Preguntas etiquetadas con keras

Estoy tratando de conciliar mi comprensión de los LSTM y lo señalé aquí en esta publicación de Christopher Olah implementado en Keras. Estoy siguiendo el blog escrito por Jason Brownlee para el tutorial de Keras. Lo que más me confunde es, La remodelación de la serie de datos en [samples, time...

Para cualquier capa Keras ( Layerclase), ¿Puede alguien explicar cómo entender la diferencia entre input_shape, units, dim, etc.? Por ejemplo, el documento dice que unitsespecifique la forma de salida de una capa. En la imagen de la red neuronal a continuación hidden layer1tiene 4 unidades....

Si quiero usar la función BatchNormalization en Keras, ¿debo llamarla solo una vez al principio? Leí esta documentación para ello: http://keras.io/layers/normalization/ No veo dónde se supone que debo llamarlo. A continuación se muestra mi código intentando usarlo: model =...

Estoy tratando de entrenar a una CNN para clasificar el texto por tema. Cuando uso entropía cruzada binaria obtengo ~ 80% de precisión, con entropía cruzada categórica obtengo ~ 50% de precisión. No entiendo por qué es esto. Es un problema multiclase, ¿eso no significa que tengo que usar entropía...

He entrenado un modelo de clasificación binaria con CNN, y aquí está mi 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],...

He construido una red neuronal con Keras. Visualizaría sus datos por Tensorboard, por lo tanto, he utilizado: keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='/Graph', histogram_freq=0, write_graph=True, write_images=True) como se explica en keras.io . Cuando ejecuto la devolución de llamada obtengo...

Muchos usuarios lo han citado como la razón para cambiar a Pytorch, pero aún no he encontrado una justificación / explicación para sacrificar la calidad práctica más importante, la velocidad, para una ejecución ansiosa. A continuación se muestra el rendimiento de la evaluación comparativa de...

Estoy ejecutando un modelo de Keras, con un plazo de presentación de 36 horas, si entreno mi modelo en la CPU, tomará aproximadamente 50 horas, ¿hay alguna manera de ejecutar Keras en la gpu? Estoy usando el backend de Tensorflow y ejecutándolo en mi computadora portátil Jupyter, sin anaconda...

Estoy tratando de implementar el ejemplo de clasificación binaria usando el conjunto de datos IMDb en Google Colab . He implementado este modelo antes. Pero cuando intenté hacerlo nuevamente después de unos días, devolvió un error de valor: 'Las matrices de objetos no se pueden cargar cuando...

Estoy tratando de comprender el papel de la Flattenfunción en Keras. A continuación se muestra mi código, que es una red simple de dos capas. Toma datos bidimensionales de forma (3, 2) y genera datos unidimensionales de forma (1, 4): model = Sequential() model.add(Dense(16, input_shape=(3,...

Intento entender los LSTM y cómo construirlos con Keras. Descubrí que existen principalmente los 4 modos para ejecutar un RNN (los 4 correctos en la imagen) Fuente de la imagen: Andrej Karpathy Ahora me pregunto cómo se vería un fragmento de código minimalista para cada uno de ellos en Keras....

Me preguntaba si era posible guardar un modelo Keras parcialmente entrenado y continuar el entrenamiento después de cargar el modelo nuevamente. La razón de esto es que tendré más datos de entrenamiento en el futuro y no quiero volver a entrenar todo el modelo. Las funciones que estoy usando...

Estoy entrenando una red neuronal para mi proyecto usando Keras. Keras ha proporcionado una función para detenerse temprano. ¿Puedo saber qué parámetros deben observarse para evitar que mi red neuronal se sobreajuste mediante la detención

La documentación de Keras no está clara de qué es esto en realidad. Entiendo que podemos usar esto para comprimir el espacio de características de entrada en uno más pequeño. Pero, ¿cómo se hace esto desde la perspectiva del diseño neuronal? ¿Es un autoenocder,

Tengo un ejemplo de una red neuronal con dos capas. La primera capa toma dos argumentos y tiene una salida. El segundo debe tomar un argumento como resultado de la primera capa y un argumento adicional. Debería verse así: x1 x2 x3 \ / / y1 / \ / y2 Entonces, creé un modelo con dos capas e...

Tengo Keras instalado con el backend de Tensorflow y CUDA. A veces me gustaría obligar a Keras a usar la CPU a pedido. ¿Se puede hacer esto sin instalar un Tensorflow solo para CPU en un entorno virtual? ¿Si es así, cómo? Si el backend fuera Theano, las banderas podrían establecerse, pero no he...

¿Cómo cargar un modelo desde un archivo HDF5 en Keras? Lo que probé: model = Sequential() model.add(Dense(64, input_dim=14, init='uniform')) model.add(LeakyReLU(alpha=0.3)) model.add(BatchNormalization(epsilon=1e-06, mode=0, momentum=0.9,

Estoy ejecutando el modelo LSTM por primera vez. Aquí está mi modelo: opt = Adam(0.002) inp = Input(...) print(inp) x = Embedding(....)(inp) x = LSTM(...)(x) x = BatchNormalization()(x) pred = Dense(5,activation='softmax')(x) model = Model(inp,pred) model.compile(....) idx =

Estoy jugando con el conjunto de datos de ejemplo de Reuters y funciona bien (mi modelo está entrenado). Leí sobre cómo guardar un modelo, para poder cargarlo más tarde para usarlo nuevamente. Pero, ¿cómo utilizo este modelo guardado para predecir un nuevo texto? Lo uso models.predict()? ¿Tengo...

Actualmente utilizo el siguiente código: callbacks = [ EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=2, verbose=0), ModelCheckpoint(kfold_weights_path, monitor='val_loss', save_best_only=True, verbose=0), ] model.fit(X_train.astype('float32'), Y_train, batch_size=batch_size, nb_epoch=nb_epoch,...