keras中的class weight是如何工作的？它什么怎么给损失函数加权的？加权的原理是什么?还有nn.CrossEntropyLoss(weight=)里面，weight是怎么工作的？它的计算公式是怎么样的？
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- 2021-06-28 15:11回答 4 已采纳 哦哦，我知道了，你的问题应该是activation开头字母大小写的问题
- 2021-08-04 11:56回答 2 已采纳 opencv自带有dnn模块可以直接条用tensorflow的模型，但是不如tf那样方便，有些网络层和操作如果不支持的话就需要转换，举例来说如果sigmoi不支持就得换relu（当然opencv是支持
- 2022-10-27 20:21回答 2 已采纳 没有看过源码，但是我的使用经验告诉我这两个是一样的，很有可能是同一个代码封装了两个入口。
- 2021-11-02 10:44there2belief的博客 Model.fit( x=None, y=None, batch_size=None, epochs=1, verbose="auto", callbacks=None, validation_split=0.0, validation_data=None, shuffle=True, class_weight=None, sample_weight=None, initial_epoch=0,...
- 2023-03-06 22:21回答 3 已采纳 可能是因为模型训练不充分或者数据集不够多造成的，可以尝试增加训练次数或者增加数据集来提高模型的准确性。同时，也可以检查一下模型的结构和参数是否设置合理。
- 2021-03-18 16:11回答 2 已采纳 帮你改了下代码，路径你自己再改改，验证集acc能跑到0.8以上了。 import os import tensorflow as tf from tensorflow.keras import S
- 2022-03-19 21:27回答 3 已采纳 是不是安装的模块版本不对
- 2021-11-01 18:52there2belief的博客 其中之一是设定class_weight。在此教程中，我们讨论如何为单个类设置类权重。它按比例重视少数群体及其代表性不足。 数据 让我们先创建问题数据集，目前，只需尝试从CIFAR10中识别一个图像，例如狗。这种"狗探测器...
- 2018-06-15 08:48回答 3 已采纳 试试看 pip install keras==1.2.2 或者 pip install --upgrade --user keras keras分为1和2两个版本np_utils和你的不兼容
- 2021-06-18 20:41回答 2 已采纳 应该是这个吧，你训练之后得到的模型是H，prediction = H.predict(img)
- 2021-06-14 18:23回答 1 已采纳 可以安装，只是兼容问题比较多点，可以尝试使用anaco
- 2022-10-25 14:36懒惰的阿呆的博客 TensorFlow中Model详解，新手入门
- 2020-05-08 19:27回答 1 已采纳 因为前者是单个图片，后者是整个训练集x每个图片
- 2022-02-04 21:12Necther的博客 这里介绍Keras中自定义层及其一些运用技巧，在这之中我们可以看到Keras层的精巧之处。 基本定义方法# 在Keras中，自定义层的最简单方法是通过Lambda层的方式： from keras.layers import * from keras import ...
- 2022-07-05 00:59guluC的博客 运用tensorflow中的keras搭建卷积神经网络 以及参数的讲解
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