Keras过拟合第14页

学习率调整策略

学习率是指在训练模型时更新模型权重的速度（即参数到达最优值过程的速度快慢），学习率越高，模型更新的速度越快，如果太高，模型可能在训练数据上过拟合，就是在训练数据上表现很好，测试数据上表现不佳；学习率越低

Kelly_Ai_Bai·2023-12-29 01:01

Keras多分类鸢尾花DEMO

完整的一个小demo：pandas==1.2.4numpy==1.19.2python==3.9.2importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfrompandasimportDataFramefromscipy.ioimportloadmatfromsklearn.model_selectionimporttrain_te

月疯·2023-12-29 00:37

深度学习 | 常见问题及对策（过拟合、欠拟合、正则化）

1.2、宽度/深度1.3、过拟合Overfitting：模型在训练数据上表现良好，在测试数据上不佳泛化能力：训练后的模型应用到新的、未知

西皮呦·2023-12-28 22:36

(‘You must install pydot (`pip install pydot`) and install graphviz...)

2022.07.16tf.keras.utils.plot_model解决方法测试前言仅用来记录遇到的问题，方便之后出现类似问题后解决。

buptwhq·2023-12-28 21:25

keras中plot_model报Failed to import pydot. You must `pip install pydot` and install graphviz问题解决

参考：https://blog.csdn.net/everlasting_188/article/details/110624178

deng_sai·2023-12-28 21:23

人工智能学习笔记-Keras介绍及简单应用

Keras介绍及安装1什么是Keras2一些基本概念21符号计算21张量3安装使用演示1一个简单神经网络2模型可视化参考阅读1Keras介绍及安装1.1什么是KerasKeras是一个基于Python的高层神经网络库

Tauren2614·2023-12-28 21:52

【已解决】TypeError: init() got an unexpected keyword argument ‘min_impurity_split‘

ZERWW·2023-12-28 21:14

机器学习系列--R语言随机森林进行生存分析（1）

RF是一种强大的、非线性的技术，通过拟合一组树来稳定预测精度模型估计。

天桥下的卖艺者·2023-12-28 16:59

常用线性回归算法类库简介

常用线性回归算法类库简介：LinearRegressionLinearRegression类就是我们平时所说的普通线性回归；Ridge由于LinearRegression没有考虑过拟合的问题，有可能导致泛化能力较差

小T数据站·2023-12-28 11:28

详解Keras3.0 Layer API: LSTM layer

LSTMlayer用于实现长短时记忆网络，它的主要作用是对序列数据进行建模和预测。遗忘门（ForgetGate）：根据当前输入和上一个时间步的隐藏状态，计算遗忘门的值。遗忘门的作用是控制哪些信息应该被遗忘，哪些信息应该保留。输入门（InputGate）：根据当前输入和上一个时间步的隐藏状态，计算输入门的值。输入门的作用是控制新的信息应该被添加到隐藏状态中，还是应该替换掉旧的信息。候选记忆单元（Ca

缘起性空、·2023-12-28 03:29

PYTHON基础：决策树与随机森林算法

但容易出现过拟合。随机森林的优劣势：最广泛的使用算法之一，不需要对数据进行预处理，不需要对参数调节，可以并行处理。集成了决策树所有的优点并且弥补了决

翼达口香糖·2023-12-27 22:55

8.1 有监督学习算法

有监督学习算法0.机器学习理论基础根据酒精浓度、颜色深度判断红酒类别常用机器学习算法体系有监督学习无监督学习半监督学习强化学习输入/输出空间、特征空间过拟合与欠拟合1.KNN/K近邻算法1.1算法原理1.2

adamlay·2023-12-27 15:44

使用Keras双向LSTM的命名实体识别（NER）

Named-entityrecognition(NER)(alsoknownasentityidentification,entitychunkingandentityextraction)isasubtaskofinformationextractionthatseekstolocateandclassifynamedentitiesmentionedinunstructuredtextinto

weixin_26752765·2023-12-27 14:56

RNN_循环神经网络_总结学习（持续更新）

工作流程4、具体操作的栗子——NLP（0）、问题介绍（0）、导入包（1）、创建句子集合（数据集）（2）预处理（3）、创建神经网络模型并实例化模型（4）、训练（5）、测试5、序列预测——bicton数据集（keras

郭小儒·2023-12-27 11:14

2023年12月16日~12月22日（自适应反馈机制下基于卷积神经网络的高清晰反射波反演算法：CNN-RWI）

FWI能够通过拟合浅层初至波和反射波获得较准确的浅层速度模型，并通过拟合观测到的反射波数据来更新界面。但是，FWI通常无法通

摘星星的屋顶·2023-12-27 09:38

Keras训练一个基本体系化的分类模型流程案例

Keras训练一个基本体系化的分类模型流程案例importnumpyasnpfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.utilsimportnp_utils#导入keras

郭庆汝·2023-12-27 08:47

关键点检测手势动作实时识别项目（基于mediapipe、keras进行实现）

关键点检测手势动作实时识别项目（基于mediapipe、keras进行实现）0、功能展示1、项目原理介绍2、数据集采集脚本3、将采集到的动作数据集利用mediapipe库检测手部关键点信息，转换成数据信息保存到本地

郭庆汝·2023-12-27 08:47

TensorFlow 决策森林来啦！

得益于TensorFlow和Keras的灵活性和可组合性

TensorFlow 社区·2023-12-27 04:51

tensorflow综合示例3：对结构化数据进行分类：csv & keras & feature_column

文章目录1、数据集1.1使用Pandas从csv创建一个dataframe1.2将dataframe拆分为训练、验证和测试集1.3用tf.data创建输入流水线Dataset1.4理解输入流水线2、特征列feature_column2.1数值列2.2分桶列2.3分类列2.4嵌入列2.5经过哈希处理的特征列2.6组合的特征列2.7选择要使用的列3、构建&运行模型3.1建立一个新的特征层3.2创建，编

jediael_lu·2023-12-27 04:21

机器学习

机器学习概念拟合：构建的算法模型符合给定数据的特征欠拟合：算法不太符合样本的数据特征过拟合：算法太符合样本数据的特征，对于实际生产中的数据特征无法拟合。【背答案，没有

温柔倾怀·2023-12-27 01:13

python&anconda 系列：ValueError: greenlet.greenlet size以及keras保存的h5模型加载时出现“AttributeError: ‘str‘ object

ValueError:greenlet.greenletsize以及keras保存的h5模型加载时出现“AttributeError:'str'object一.ValueError:greenlet.greenletsizechanged

坦笑&&life·2023-12-26 23:48

【指纹识别系统】数据集收集与测试用例说明

首先，基于算法上的数据集收集是这样的，以不产生过拟合与欠拟合的模型为最终标准目标，能抵御可预测的环境干扰作为附加条件。构造一个身份识别模型

茉莉使者·2023-12-26 22:20

pytorch中池化函数详解

1池化概述1.1什么是池化池化层是卷积神经网络中常用的一个组件，池化层经常用在卷积层后边，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，避免出现过拟合的情况。池化的基本思想就是对不同位置的特征进行聚合统计。

智慧医疗探索者·2023-12-26 18:02

工具系列：TensorFlow决策森林_(9)自动超参数调整

文章目录介绍超参数调整算法使用TFDecisionForests进行超参数调整设置在没有自动超参数调整的情况下训练模型使用自动化超参数调整和手动定义超参数训练模型使用自动化超参数调整和自动定义超参数的模型训练（推荐方法）使用KerasTuner

愤斗的橘子·2023-12-26 14:21

详解Keras3.0 API: Optimizers(优化器)

Optimizers优化器（Optimizer）是深度学习中用于更新模型参数的一种方法，它的目标是最小化损失函数。在训练神经网络时，我们通常使用梯度下降法来更新参数，而优化器就是实现这一过程的工具。优化器的主要作用是在每次迭代过程中计算损失函数关于模型参数的梯度，并根据梯度的方向和大小来更新参数，从而使得模型逐渐逼近最优解。常用的优化器SGD：随机梯度下降这是一种基本的优化算法，通过迭代更新模型参

缘起性空、·2023-12-26 12:30

详解Keras3.0 Layer API: Activation functions(激活函数)

1、常用激活函数ReLU：ReLU函数是一种常见的激活函数，其计算公式为f(x)=max(0,x)。当输入值小于0时，输出值为0；当输入值大于等于0时，输出值等于输入值。ReLU函数在神经网络中常用于增加模型的非线性，提高模型的表达能力。Sigmoid：Sigmoid函数是一种S型曲线的激活函数，其计算公式为f(x)=1/(1+exp(-x))。Sigmoid函数可以将任意实数映射到0到1之间，常

缘起性空、·2023-12-26 12:28

机器学习之数据扩充

数据扩充能帮助充分利用有限数据集，增加训练数据数量，减少模型过拟合风险。

贾斯汀玛尔斯·2023-12-26 11:21

回答同学的提问，机器学习中常见的目标函数，优化器，损失函数的概念，联系

目标函数主要分为分类任务目标函数和回归任务目标函数，有时还会加入附加任务目标函数以防止过拟合或求得稀疏解。换句话说目标函数（objectivefunction）是机器学习

小桥流水---人工智能·2023-12-26 09:20

[PyTorch][chapter 8][李宏毅深度学习][DNN 训练技巧]

前言：DNN是神经网络的里面基础核心模型之一.这里面结合DNN介绍一下如何解决深度学习里面过拟合,欠拟合问题目录：DNN训练常见问题过拟合处理欠拟合处理keras项目一DNN训练常见问题我们在深度学习网络训练的时候经常会遇到下面两类问题

明朝百晓生·2023-12-26 07:26

TensorFlow 模型中的回调函数与损失函数

回调函数tf.keras的回调函数实际上是一个类，一般是在model.fit时作为参数指定，用于控制在训练过程开始或者在训练过程结束，在每个epoch训练开始或者训练结束，在每个batch训练开始或者训练结束时执行一些操作

人工智能小豪·2023-12-26 07:26

keras input操作

通过Input操作可以快速构建一个kerastensor包tf.keras.Inputtf.keras.layers.Input定义一个输入tf.keras.Input(shape=None,batch_size

与AI零距离·2023-12-26 07:04

Python实现FCN

例如，在TensorFlow中，你可以使用tf.keras.layers.Conv2D层来构建模型的卷积层，使用tf.keras.layers.MaxPool2D层来构建池化层，并使用tf.keras.l

又可乐·2023-12-25 20:01

【数据科学】Python开源库数据集大全（附代码）

目录工具库介绍scikit-learnstatsmodelsSeabornPyTorchTensorFlowDatasetsKerasNLTK参考链接工具库介绍为了使初学者更容易入门，许多开源库提供了丰富而标准化的示例数据集

Avasla·2023-12-25 13:31

深度学习中的池化

1深度学习池化概述1.1什么是池化池化层是卷积神经网络中常用的一个组件，池化层经常用在卷积层后边，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，避免出现过拟合的情况。

智慧医疗探索者·2023-12-25 09:39

深度学习中的Dropout

当一个复杂的前馈神经网络被训练在小的数据集时，容易造成过拟合。为了防止过拟合，可以通过阻止特征检测器的共同作用来提高神经网络的性能。在2012年，Alex、Hin

智慧医疗探索者·2023-12-25 09:06

keras无法找到某个函数

今天遇到的一种很偶然的情况keras无法调用某函数，报错说该函数不存在，但是通过goto却可以找到该函数，不过通过比较文件路径发现，goto指向的函数不是keras包中的，而是tensorflow_core.python.keras

辛兆福·2023-12-25 09:26

工具系列：TensorFlow决策森林_(8)组合决策森林和神经网络模型

本教程将向您展示如何使用通用的预处理层和Keras函数式API将多个决策森林和神经网络模型组合在一起。您可能希望将模型组合在一起以提高预测性能（集成），以获得不同建模技术的最佳效果（异构模

愤斗的橘子·2023-12-25 08:09

CRNN Keras版源码详细解读系列之模型搭建

CRNNKeras版源码详细解读系列之模型搭建引言1、初始化参数2、CRNN中CNN网络搭建（VGG）（1）keras的INPUT层：（2）VGG网络搭建（注释在代码后）：3、CRNN中RNN网络搭建（

KentoYoung·2023-12-25 06:05

移动端unet人像分割模型--1

基本的网络基于keras版本:https://github.com/TianzhongSo

xiexiecn·2023-12-25 00:46

Numpy、Pandas、Matplotlib、Keras、scikit-learn速查表

Numpynumpy速查表Pandaspandas速查表Matplotlibmatplotlib速查表Keraskeras速查表Scikit-Learnsklearn速查表本篇文章由一文多发平台ArtiPub

程序员MONTE·2023-12-24 23:03

【Python特征工程系列】利用梯度提升（GradientBoosting）模型分析特征重要性（源码）

有些可能是冗余的或不相关的，这会增加建模的复杂性并可能导致过拟合。

数据杂坛·2023-12-24 21:11

决策树的剪枝、连续与缺失

剪枝处理剪枝是决策树学习算法对付“过拟合”的主要手段。剪枝的基本策略有预剪枝和后剪枝两种。

New_Learner·2023-12-24 20:55

TF2 Keras (9) : Recurrent Neural Networks (RNN)

Keras支持RNN的理念：好用：内建keras.layers.RNN,keras.layers.LSTM,keras.layers.GRU层，帮助你快速搭建RNN易于定制：可以迅速定制一个RNNCell

数科每日·2023-12-24 20:29

LogisticRegression - 参数说明

L1G规范假设的是模型的参数满足拉普拉斯分布，L2假设的模型参数满足高斯分布，所谓的范式就是加上对参数的约束，使得模型更不会过拟合(overfit)，

魏鹏飞·2023-12-24 11:34

机器学习之计算机视觉中的深度学习：卷积神经网络介绍

文章代码来源：《deeplearningonkeras》，非常好的一本书，大家如果英语好，推荐直接阅读该书，如果时间不够，可以看看此系列文章。

辣椒种子·2023-12-24 07:22

实战Keras3.0：回归神经网络模型

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.datasetsimportmake_regressionfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense

缘起性空、·2023-12-24 06:18

详解Keras3.0 KerasNLP Models: GPT2 GPT2Tokenizer

1、GPT2Tokenizer用于将文本数据转换为适合训练和预测的格式，主要功能是将输入的文本进行分词、编码等操作，以便在神经网络中使用keras_nlp.models.GPT2Tokenizer(vocabulary

缘起性空、·2023-12-24 06:17

VGG建立mlp模型

fromkeras.utilsimportload_img,img_to_array#加载数据img=load_img("datas/gg.jpg",target_size=(224,224))img=

y_7539·2023-12-24 04:17

解决keras、tensorflow 2.0版本报错问题

前言主要是解决由于1.0版本和2.0版本代码实现不同造成的报错报错一：cannotimportname'Adam'from'keras.optimizers'报错语句：fromkeras.optimizersimportAdam

白小白呀·2023-12-23 22:49

ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow.keras‘和 ‘adam‘ from ‘tensorflow.python.keras.optim

记录一下原代码fromtensorflow.keras.layersimportInput程序报错：ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘tensorflow.keras’

努力努力继续努力VVV·2023-12-23 22:19

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