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小白的神经网络学习

小白的神经网络学习笔记文章目录小白的神经网络学习笔记一.环境配置二.感知器（Perceptron）单层感知器多层感知器（MLP，MultilayerPerceptron）Keras实现三.逻辑回归与交叉熵关于sparse_categorical_crossentropy

summer_bugs·2022-12-28 06:02

Keras中损失函数binary_crossentropy和categorical_crossentropy产生不同结果的分析

我在进行一个小的实验时突然发现了两个不同的结果，在进行首先体识别的任务中。这是一个多分类的问题，它总共有10类。一开始我只是为了验证一下实验的效果，就直接在网络上找了一个代码然后就直接对着这个代码跑了。最后实验也跑通了。最后发现了一个特征奇怪的问题。当我直接跑这个代码的时候发现准确度很高，而且出奇的稳定。没有多少波动。当我从别的地方import一个网络运行时发现结果差别很大。我检查了两个代码发现没

skyfengye·2022-12-28 01:37

普通数据改为onehot编码,onehot转换为普通数据

OneHotEncoder()enc.fit(train_label)方法二：importnumpyasnpfromkeras.utilsimportto_categoricalY_pred_classes=to_categorical

irrationality·2022-12-25 22:42

解决shapes (none,111) and (none,111) are incompatible

1,sparse_categorical_crossentropy和categorical_crossentropy的区别对应解决这类问题:“logitsandlabelsmusthavethesamefirstdimension

king52113141314·2022-12-25 20:14

keras学习记录——神经网络训练踩坑记

在训练神经网络时后期出现震荡，不能收敛到一个较好的值，查找原因发现学习率中的步长一直为0.001，可是设置了自动调节学习率的函数呀，具体见下述代码：model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy

追梦苦旅·2022-12-25 08:52

yiteeee·2022-12-24 16:54

matlab 决策树 categorical,机器学习：如何构造一个简单的决策树

在写该算法时遇到一个问题：构造决策树时，这两段代码虽然都可以成功运行，但是构造的结果却有些不同。如果用第一种方式遍历每个分支，会导致每次从右侧分支开始遍历，即使把branc_dict调整为{'right':right_split，'left':left_split}而使用第二种方式，则可以正常遍历(先遍历左分支，再遍历右分支)，到目前为止还没发现是什么原因导致的，各位有知道的欢迎留言～以下为代码过

爱吃面的喵·2022-12-23 19:50

【TensorFlow】(三)tf.feature_column.shared_embedding_columns()函数的用法

1.作用将sparse、categorical输入，转为densecolumn。这类似于embedding_column，不同之处在于它产生嵌入共享相同的嵌入权重列的列表。

凝眸伏笔·2022-12-23 08:41

Tensorflow.feature_column的总结

特征数据主要包括categorical和dense(numeric或者continuous)两类，处理方法是使用tensorflow中的feature_co

anshuai_aw1·2022-12-23 08:36

推荐系统（Recommender System）笔记 03：推荐系统的重要思想

MYJace·2022-12-22 14:50

pandas获取数据集数据类型分布（更细粒度的分割）

df.select_dtypes('number').columnsIndex(['Survived','Pclass','Age','SibSp','Parch','Fare'],dtype='object')2.拿到categorical

21岁害怕编程·2022-12-20 22:56

【推荐系统中的Hash 3】Deep Hash：Learning to Embed Categorical Features without Embedding Tables KDD‘21

三、深度哈希（id——embedding）《LearningtoEmbedCategoricalFeatureswithoutEmbeddingTablesforRecommendation》GoogleKDD2021ResearchTrack文章以NLP的视角切入推荐系统中embedding的问题：NLP中存在分词的机制，所以词表大小远远小于推荐中纯ID类的词表；NLP中的词表是静态的（因为词语

chad_lee·2022-12-19 16:27

单目3D物体检测模型（CaDDN）： Categorical Depth Distribution Network for Monocular 3D Object Detection

本文介绍一篇单目3D物体检测模型：CaDDN，论文收录于CVPR2021。单目3D物体检测的主要挑战在于准确预测物体深度，由于缺乏直接的距离测量，因此必须根据物体和场景线索来推断物体深度。过去许多方法试图直接估计深度来辅助3D检测，但由于深度预测不准确，性能都比较有限。本文提出了分类深度分布网络(CaDDN)，通过预测每个像素的分类深度分布，将丰富的上下文特征信息投影到3D空间中合适的深度区间。然

自动驾驶小学生·2022-12-19 07:29

error: (-5:Bad argument) in the case of classification problem the responses must be categorical;

当使用SVM训练模型是出现以下错误：errorTraceback(mostrecentcalllast)in44svm.setC(0.05)45#6,train--->46ret=svm.train(featureArray,cv2.ml.ROW_SAMPLE,labelArray)47#7.检测48alpha=np.zeros((1),np.float32)error:OpenCV(3.4.2)

ITROOKIEIS·2022-12-18 15:36

论文笔记CATEGORICAL REPARAMETERIZATION WITH GUMBEL-SOFTMAX

目录Gumbel-Softmax分布Gumbel-SoftmaxEstimatorStraight-Through(ST)Gumbel-SoftmaxEstimatorStraight-ThroughEstimator(STE)Straight-Through(ST)Gumbel-SoftmaxEstimator参考Gumbel-Softmax分布Gumbel-Softmax分布是一个定义在单纯形

冰冰冰泠泠泠·2022-12-18 12:33

keras.utils.to_categorical和one hot格式

标题##keras.utils.to_categorical和onehot格式keras.utils.to_categorical这个方法，源码中，它是这样写的：Convertsaclassvector

gdl3463315·2022-12-18 01:12

np_utils.to_categorical(y_train, 2)的意义

原文：https://www.cnblogs.com/lhuser/p/9073012.html为什么要使用np_utils.to_categorical(y_train,2)将原来标签是一列的[1,0,0,0,1

Bobo爱学习·2022-12-18 01:12

【3D目标检测】Categorical Depth Distribution Network for Monocular 3D Object Detection

目录概述细节网络结构类别深度分布损失函数概述本文是基于单目图像的3D目标检测方法。【2021】【CaDNN】研究的问题：以往的深度信息学习方法（无论是显示学习还是隐式学习）都存在一些问题，会导致后面边界框定位困难显示学习的方法将深度估计和目标检测分开训练，导致得到的深度图是次优的，进而导致边界框定位性能差。隐式学习的方法会出现特征涂抹的问题，导致生成的鸟瞰图表示质量不高。提出的方法：实现了端到端的

可乐大牛·2022-12-17 12:21

数据分析-神经网络-损失函数

目录前言均方误差（MSE）平均绝对误差（MAE）二元交叉熵（tf.keras.losses.binary_crossentropy）多分类交叉熵（tf.keras.losses.categorical_crossentropy

ITLiu_JH·2022-12-16 19:28

matlab卷积神经网络训练数据bmp,训练卷积神经网络MATLAB

%loadingtrainandtestdatatrainingData=load('train.mat');trainData=trainingData.data;trainLabels=categorical

是你的小可爱耶·2022-12-13 12:47

TypeError: Unexpected keyword argument passed to optimizer: learning_rate问题的解决

2.3.0版本)，将原来的lr这一参数重命名为leraning_rate，因此将leraning_rate重新改为lr即可解决报错问题#keras=2.2.4写法model.compile(loss='categorical_crossentropy

Anefuer_kpl·2022-12-13 08:54

tensorflow2.0 损失函数

在tensorflow2.0中，使用模块model.compile时，需要选择损失函数，例如：model.compile(optimizer=‘Adam’,loss=‘sparse_categorical_crossentropy

sinat_38819901·2022-12-11 02:57

model.compile中metrics的参数accuracy

tf.keras.optimizers.Adam(0.01),loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False),metrics=['categorical_accuracy

甲壳虫奇袭电脑城·2022-12-11 01:20

tensorflow2中损失函数四个交叉熵函数的异同点

四个交叉熵函数tf.keras.losses.BinaryCrossentropy()tf.keras.losses.binary_crossentropytf.keras.losses.categorical_crossentropytf.keras.los

zou_gr·2022-12-06 12:32

深度学习理论：Categorical crossentropy 损失函数

也就是说categorical_crossentro

正在黑化的KS·2022-12-06 12:21

在 ‘init.py‘ 中找不到引用 ‘to_categorical‘

解决方法将fromkeras.utilsimportto_categorical改为：fromtensorflow.keras.utilsimportto_categorical即可

Laughing_LC·2022-12-05 00:19

机器学习与数据挖掘——第二章数据与数据预处理

数据是数据对象的集合及其属性属性的类型标称标度nominalscale标称属性的值是一些符号或实物的名称，每个值代表某种类别、编码或状态，所以标称属性又被看做是分类型的属性（categorical）。

butteringing·2022-12-03 06:07

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: assertion failed

项目场景：tensorflow，使用sparse_categorical_crossentropy损失函数报错原因问题描述：fromkerasimportoptimizersoptimizer=optimizers.rmsprop_v2

晨风入晚林·2022-12-01 17:25

pandas的离散化和分箱基础

它将你给数据自动进行分组首先我们创建一个列表然后将这些年龄分为18到25、26到35、36到60、60到100，然后使用cut将其进行离散化：2、使用codes属性将其范围转变成序列的形式：3、pandas返回的对象是一个特殊的Categorical

zxk234·2022-12-01 10:22

解决在 ‘init.py‘ 中找不到引用 ‘to_categorical‘

导入categorical时报错，如下解决方法：将：fromkeras.utilsimportto_categorical改为：fromtensorflow.python.keras.utils.np_utilsimportto_categorical

X.IO·2022-11-29 15:02

keras训练出现IndexError: tuple index out of range

feature)sim_model.compile(optimizer=optimizer,loss={"triplet":lambday_true,y_pred:y_pred,"output":"sparse_categorical_crossentropy

莫叶何竹·2022-11-29 08:55

Python实现基于Optuna超参数自动优化的Catboost分类模型(CatBoostClassifier算法)项目实战

是一种基于对称决策树（oblivioustrees）为基学习器实现的参数较少、支持类别型变量和高准确性的GBDT框架，主要解决的痛点是高效合理地处理类别型特征，这一点从它的名字中可以看出来，CatBoost是由Categorical

胖哥真不错·2022-11-29 01:57

to_categorical的用法

to_categoricalto_categorical(y,num_classes=None)将类别向量(从0到nb_classes的整数向量)映射为二值类别矩阵,用于应用到以categorical_crossentropy

lllindada·2022-11-28 01:19

Python绘制训练过程的loss和accuracy曲线

model.compile(optimizer='adam',loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])history=model.fit

宋yongchao·2022-11-27 23:35

from keras.utils import to_categorical 报错怎么办

本文是关于运行fromkeras.utilsimportto_categorical出错如何解决to_categorical报错把keras库安装好后，在深度学习标签准备模块那里通常会用到keras.utils

Dream_Bri·2022-11-26 13:47

tfp.distributions.Multinomial().sample()用法简介

在李沐的动手学深度学习的概率一章，有一个函数tfp.distributions.Multinomial（1，fair_probs).sample()先看一下官方文档的介绍：tfp.distributions.Categorical

qq_44788215·2022-11-24 18:36

python交叉熵损失函数实现_大话交叉熵损失函数

那么它的原理是什么，跟categorical_crossentropy、sparse_categorical_crossentropy有什么区别？

weixin_39637151·2022-11-24 17:41

交叉熵损失函数和focal loss_大话交叉熵损失函数

那么它的原理是什么，跟categorical_crossentropy、sparse_categorical_crossentropy有什么区别？

weixin_39631649·2022-11-24 17:40

计算图与自动微分优化问题

Sequential()全连接层：Dense()输入输出维度：output_dim,input_dim激活函数(使用的relu)：Activation(“relu”)损失函数(使用的交叉熵)：loss=‘categorical_crossentropy

生命苦短必须喜感·2022-11-23 15:32

Categorical Reparameterization with Gumbel-Softmax

下面写如何从多项分布里采样从Gumbel(0;1)分布里采样方法TheGumbel(0;1)distributioncanbesampledusinginversetransformsampling。fristly,drawingufromUniform(0;1)andthencomputing：g=-log(-log(u)).g就代表从gumbel里采样到的点OneHotCategoricalT

yiqingyang2012·2022-11-22 20:23

【强化学习】倒立摆-PPO算法

先从最简单的开始入门吧主要参考：阿里云强化学习训练营主要改动：因为原代码使用Categorical，训练效果不佳，改成了比较简单的动作选择，效果改善了。

云一痕·2022-11-22 09:28

matlab 合并两个数组,合并分类数组 - MATLAB & Simulink - MathWorks 中国

rng('default')A=randi(3,[25,1]);A=categorical(A,1:3,{'milk''water''juice'});A是一个25×1的分类数组，包含三个不同的类别：milk

孤独的根号三·2022-11-20 18:29

MATLAB 基础知识数据类型分组数组合并分类数组

rng('default')A=randi(3,[25,1]);A=categorical(A,1:3,{'milk''water''juice'});A是一个25×1的分类数组，包含三个不同的类别：milk

结冰架构·2022-11-20 18:58

Matlab：分类数组相关的函数

全栈技术博客·2022-11-20 18:23

TypeError: init() got an unexpected keyword argument 'categorical_features'

我的代码：（scikit-learn0.22.1python3.7.4）错误如下：TypeError:__init__()gotanunexpectedkeywordargument'categorical_features

萌龙如我们·2022-11-20 13:14

coggle1-2月打卡之LightGBM实战

文章目录任务1：模型训练与预测任务2：模型保存与加载任务3：分类、回归和排序任务任务4：可视化树模型任务5：模型调参（网格、随机、贝叶斯）使用categorical_feature不使用category_feature

Litra LIN·2022-11-20 03:19

深度学习训练营第6周好莱坞明星人脸识别

：365天深度学习训练营-第6周：好莱坞明星识别（训练营内部成员可读）原作者：K同学啊|接辅导、项目定制评论本项目包含：1.实验代码、相关说明及结果2.实验过程记录及总结主要知识点和目标包括要求：使用categorical_crossentropy

Salvare999·2022-11-20 01:03

【无标题】

Tensorflow的三条和one_hot有关的写法：tf.keras.utils.to_categoricala=tf.keras.utils.to_categorical([0,1,2,3],num_classes

STU_ZhuangY·2022-11-19 23:35

python：深度学习：图像数据批量导入生成

/data/',#数据路径label_mode='categorical',#int-0124cat-[0001]bin-[01]color_mode

weixin_50663922·2022-11-19 20:31

Exploring Categorical Regularization for Domain Adaptive Object Detection

文章信息论文地址原文代码前言目标检测是计算机视觉中的重要问题，要求同时获得图像中物体的类别信息和位置信息。随着深度学习技术的不断进步，基于深度学习的目标检测模型取得了很好的效果。但是，深度学习模型的优良表现依赖于大量高质量的标注数据，在跨域问题中，用有标签的源域数据训练的目标检测模型，在无标签或少标签的目标域数据上的表现并不是很理想。于是就有了域自适应方法和目标检测模型结合的工作，例如，Domai

lowl·2022-11-19 20:26

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