keras classification 예제

빠른 재생 제이슨 주셔서 감사합니다! 나는 내가 무엇을 얻을 볼 수 있도록 노력하겠습니다. 범주형 분류에서 Keras가 내부에 독립적 인 기능을 구축 할 수 있는지 궁금합니다. 배경 클래스가 서로 다른 위상 공간 영역(분리된 함수에 의해 더 진실하게 설명되는 것)에 존재할 수 있기 때문에 이진 분류를 위해 모두 함께 그물을 학습하는 것은 각 영역의 모든 기능을 추출하지 못할 수 있습니다. 원칙적으로, 그것은 단일 그물로 수행 할 수 있지만, 그것은 아마 더 많은 뉴런을 필요로 할 것이다 (이는 과적합 문제를 증가). 그건 그렇고, 당신은 신호 대 각 배경에 대한 다른 그물을 훈련에 대해 어떻게 생각하십니까? 그들은 결국 결합 될 수 있을까? 다음 코드에 오류 메시지가 표시됩니다. 당신은 내가 그것을 알아 낼 수 있습니다. 나는 하나에 결합 된 5 개의 데이터 세트로 다중 클래스 분류를하려고노력하고 있습니다 (4 비 간질 환자와 1 간질) … 500 x 25 데이터 집합과 26번째 열이 클래스입니다. 우리는 일반적으로 네트워크를 통해 이미지의 배치를 전달합니다.

.predict 메서드는 일괄 처리 의 크기에 대한 예측 배열을 반환합니다. 따라서 하나의 이미지만 으로 반환된 결과에 대한 첫 번째(0번째) 항목을 잡습니다. 딥 러닝과 Keras를 접하는 경우 이러한 기본 개념과 기술을 자세히 다루는 Python을 사용하여 컴퓨터 비전을 위한 딥 러닝을 하는 것이 좋습니다. Keras 심층 신경망이 여러 예측을 반환할 수 있습니까? 먼저 scikit-learn 클래스 LabelEncode를 사용하여 문자열을 정수에 일관되게 인코딩하여 이 작업을 수행할 수 있습니다. 그런 다음 정수의 벡터를 Keras 함수를 사용하여 하나의 핫 인코딩으로 변환합니다.카테고리(). 나는 그들이 다른 순간에 실행되기 때문에 기본적으로 다른 단계에서 교차 유효성 검사및 예측을 분리하고 싶습니다, 이를 위해 나는 예측하는 단일 샘플로 비표준화 된 입력 벡터 X를 수신받게됩니다. 콜백을 사용하여 모델을 저장할 수 있었기 때문에 예측에 재사용할 수 있지만 예측하기 전에 전체 데이터 집합을 로드하지 않고 입력 벡터를 표준화하는 방법에 대해 약간 손실되었지만 파이프 라인 상태를 피클하려고했지만 그 길에서 좋은 것은 없습니다. 이것이 가능합니까? 당신은 그것을 수행하는 방법에 대한 어떤 예가 있습니까? 감사! 위에서 제공한 이 코드에서 사용하는 방법을 알 수 있습니까? 나는 매우 새로운 케라스입니다. 모든 라이브러리가 최신 상태입니까? (케라스, 테아노, 눔피 등) Keras로 다중 레이블 분류를 수행하는 것은 간단하며 두 가지 기본 단계가 포함되어 있습니다 : 안녕하세요 제이슨, 튜토리얼과 책에서 동일한 예제를 읽고, 당신은 여전히 예측을 만들기 위해 모델을 사용할 수있는 방법을 우리에게 말하지 않는다, 당신은 단지 훈련하는 방법을 우리에게 보여 줘 그리고 그것을 평가하지만 난 당신이 더미 데이터 인 경우 아이리스 꽃 데이터의 적어도 하나의 예에 대한 예측을 만들기 위해이 모델을 사용하여보고 싶습니다. 죄송합니다, 오류의 원인이 될 수 있습니다 나에게 명확하지 않다. 예제를 여전히 오류를 생성하는 최소 사례로 다시 잘라야 합니다.

안녕하세요 제이슨! 이 매우 간결하고 튜토리얼을 따라하기 쉬운 주셔서 대단히 감사합니다! 한 가지 질문: 네이티브 Keras model.fit(X,y)을 호출하는 경우 학습 중에 유효성 검사 점수가 인쇄되도록 validation_data를 제공할 수도 있습니다(자세한 내용은 1). 파이프라인에서 이 기능을 전환하는 방법을 알고 계십니까? sklearn는 cross_val_score 단계 내에서 자동으로 분할을 생성하지만 이를 Keras fit 메서드에 전달하는 방법…? 이 동작은 이전 게시물에서 SmallerVGGNet의 원래 구현과 는 다르다는 것을 명심하십시오 – 우리는 우리가 간단한 분류 또는 다중 클래스 분류를 수행하는지 여부를 제어 할 수 있도록 여기에 추가하고 있습니다. 라인 92-95에서 우리는 우리가 다중 레이블 분류를 수행 할 것이라는 것을 나타내는 finalAct = “sigmoid”매개 변수를 지적, 우리의 작은VGGNet 모델을 구축 할 수 있습니다. 그러나 나는 주식의 움직임을 비교하는 것이 아니라, 그 경향은 수입 후 상승 또는 하락 일을 가지고, 레이블 데이터로, 그리고 2 년 동안 구글 주간 검색 동향은 본질적으로 신경망에 대한 입력이되고.

Comments are closed.