问题标签 [keras]
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machine-learning - keras(cnn+nn) 只预测 4 个类中的一个类
我正在使用两个不同的数据集，每个数据集有 1200 张图像。第一个数据集有 4 个类，第二个数据集有 6 个类。
这是一个简单的图像分类问题。但是在训练时，在每个 epoch 上，我对两个数据集的验证准确性都得到了相同的值。
我已使用 imagemagick 将两个数据集的所有图像大小调整为 100x100。
我不知道我在哪里犯错。提前致谢
终端输出：
代码：
deep-learning - 在 keras 中实现联合学习
我正在尝试实现一个由两层组成的模型来分割 keras 中的候选对象所以基本上这个模型具有以下架构
图像（通道，宽度，高度）-> 多个卷积和池化层-> 输出（'n' 个特征图，高度宽度）
现在这个单一的输出被两层使用，它们如下 1) 卷积 (1*1) - > 具有 m 个单元的密集层 (输出 = n * 1*1 ) - > 使用完全连接的 h*w 层的像素分类器维度 -> 上映射到 (H,N) -> 输出
2）卷积->maxpooling->密集层->分数
成本函数使用这两个层的输出，这是每个输出的二元逻辑回归之和
现在我有两个问题 1）如何在第 1 层的卷积输出上实现密集连接以产生如上所述的 h*w 像素分类器 2）如何合并两层以计算单个成本函数，然后使用联合训练两层反向传播
谁能告诉我如何为上述网络架构创建模型。我是深度学习的新手，所以如果有我误解的东西，如果有人能解释我理解中的错误，我将不胜感激谢谢
python - 不知道训练数据集时出了什么问题。Keras 模型拟合
我刚刚开始使用 Keras，并尝试使用 Keras 深度学习套件训练模型。一直工作到运行纪元，但在它之后崩溃。
收到错误：我已将其粘贴到此处。请看一看。 http://pastebin.com/dSw9ckkk
python - 为什么这个 Keras 模型需要超过 6GB 的内存？
这个 Keras 模型使用 Tensorflow 后端似乎需要 6GB 以上的 RAM。我粗略的计算表明，存储权重不应超过 500MB。这是怎么回事？
它是一个连接到单个神经元的卷积层（16 个 3x3 过滤器），然后该单个神经元连接到约 50k 个神经元。
我对 Keras 很陌生，所以我想我的误解是非常根本的，但我似乎无法弄清楚。
theano - 测试准确率始终超过 99%
我正在尝试在 theano/keras 中使用 LSTM 实现语言模型。我的网络运行良好，我也看到训练损失减少了，但测试准确率始终高于 99%，即使我没有长时间训练我的网络。我使用了 word2vec 向量并将权重嵌入到嵌入层中。我的网络看起来像：
我的训练和测试数组形状是： X_train 形状：(100000, 18) X_test 形状：(10000, 18) y_train 形状：(100000, 998) y_test 形状：(10000, 998)
其中有 100000 个训练句子和 10000 个测试句子，每个句子包含 18 个单词。输出的类数为 998。
谁能建议为什么我可能没有得到真正的测试错误？
amazon-web-services - 在 AWS GPU 上使用 Theano 的内存错误
我正在为分类任务构建一个简单的前馈网络。我在 AWS g2.2xlarge 实例上的 theano 上使用 keras。我的网络配置如下：
当我编译模型时，我得到 MemoryError
在 AWS 中，这是一台 4GB 显存、16GB 内存的机器。 如果我将 'dimof_middle' 的值减半到 8196。一切运行良好。
1073741824 字节 ~ 1 GB，完全在 GPU 内存中
我在做什么错？任何帮助将非常感激！
python - 如何为keras lstm指定输出标签
我是 Keras 的新手，我想使用 LSTM 预测句子中每个单词的极性。我用相应的预训练词向量表示每个句子。所以我的输入表示是（maxlen，input_dimensions）。但我无法理解如何给出标签。对于每个句子，单词可以分为 3 类（pos/neg/neutral）。所以它会像[0,2,0,0,1.....]。如何将此输出提供给顺序模型？
deep-learning - 如何找到keras模型的参数数量？
对于前馈网络 (FFN)，很容易计算参数的数量。给定一个 CNN、LSTM 等，有没有一种快速的方法来查找 keras 模型中的参数数量？
deep-learning - keras 和 lasagne 中的高速公路网络 - 显着的性能差异
我使用 keras 和 lasagne 实现了高速公路网络，而 keras 版本的性能始终低于 lasagne 版本。我在他们两个中使用相同的数据集和元参数。这是keras版本的代码：
这是千层面版本的代码：
现在 keras 版本几乎没有超过逻辑回归，而 lasagne 版本是迄今为止最好的评分算法。关于为什么的任何想法？
python - Windows Keras 安装错误 - 发生导入错误。没有名为 queue 的模块
我正在运行以下 Anaconda 发行版：
我已经安装了 Theano (0.7.0)，效果很好。我已经下载并解压了 Keras 发行版（因为防火墙限制，我不能做 pip）。我跑
安装 Keras。在导入它时，以下行不会引发错误：
但是，from keras.models import Sequential抛出错误：
当我尝试Sequential如下运行时，这次它找不到models.
有谁知道可能出了什么问题？