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Python regularizer
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最新问答
我在许多可用的神经网络代码中发现，使用TensorFlow实现的正则化项通常是通过在损失值中手动添加一个附加项来实现的。
我的问题是：
有没有比手动操作更优雅或更推荐的正则化方法？
我还发现get_ ...
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我的神经网络的第一层是这样的：
model.add(Conv1D(filters=40,
kernel_size=25,
input ...
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我对tensorflow使用slim框架，因为它很简单。
但我想有卷积层与偏见和批量规范化。
在香草糖里，我有：
def conv2d(input_, output_dim, k_h=5, k_w=5 ...
已阅读: n次
我必须输入我想要合并到一个网络中的输入，所以应该是这样的：
input1 input2
| |
| |
hidden hidden
...
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我有以下型号：
model = Sequential()
model.add(Dense(units=X_train.shape[1],activation='tanh', activity_reg ...
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我正在训练CNN来比较两张图片。然后CNN可以说我在CNN上发布的新图片是否相等。因此，我通过cv2连接图像，这样我就有了形状（330530,6）（rgb）的图像，或者类似于灰度（330530,2）的 ...
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我有以下代码：
from keras.models import model_from_json
with open('modelS.json', 'r') as f:
json = f.re ...
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我做了一些回归，然后我试图加入L2正则化。但它显示了以下错误：
ValueError: Tensor("Placeholder:0", dtype=float32) must be from t ...
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import os
from pylab import rcParams
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot ...
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我有一个模型，它接受一系列图像作为输入(None, n_step, 128, 128)（而不是单个图像），其中n_step是一个固定数10。我用categorical_crossentropy对四类问 ...
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新手到机器学习这里。
我目前正在研究一个诊断机器学习框架，在功能磁共振成像上使用3D CNN。我的数据集目前由636张图像组成，我正在尝试区分控制和受影响（二进制分类）。然而，当我尝试训练我的模型时， ...
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考虑以下使用tf.kerasAPI构建的模型，其中我在倒数第二层使用了kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(l2)来进行二进制分类。在
model = ...
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