使用Keras实现的具有绑定权重的自编码器的解码器权重
我在Keras中实现了一个绑定权重的自编码器，并已成功训练。我的目标是仅使用自编码器的解码器作为另一网络的最后一层，以微调网络和解码器。但问题在于，如下所示的摘要显示，我的绑定权重实现中解码器没有参数，因此没有可以微调的内容（decoder.get_weights()返回[]）。我的问题是：我...
自动编码器上的二元交叉熵损失是如何工作的？
我使用仅有的Dense层编写了一个基础的自动编码器。以下是我的代码：iLayer = Input ((784,)) layer1 = Dense(128, activation='relu' ) (iLayer) layer2 = Dense(64, activation='relu') (l...
自编码器中的权重绑定
我一直在研究自编码器，并在思考是否要使用绑定权重。我打算将它们堆叠作为预训练步骤，然后使用它们的隐藏表示来喂养神经网络。 如果使用非绑定权重，则会看起来像这样： f(x)=σ2(b2+W2*σ1(b1+W1*x)) 如果使用绑定权重，则会看起来像这样： f(x)=σ2(b2+W1T*σ...
数值错误：输入0与层conv_1不兼容：期望的ndim=3，发现的ndim=4。
我正在尝试制作一个变分自编码器来学习编码DNA序列，但是遇到了一个意外的错误。 我的数据是一个独热数组的数组。 我遇到的问题是ValueError。它告诉我我的输入是四维的，而我的输入明显是三维的（100,4008,4）。 实际上，当我打印出seq层时，它显示它的形状是（？，100，40...
Tensorflow自编码器 - 如何计算重构误差？
我已经在Tensorflow中实现了以下自编码器，如下所示。它基本上以MNIST数字作为输入，学习数据的结构并在输出处再现输入。 from __future__ import division, print_function, absolute_import import tensorfl...
在PyTorch中进行多个嵌入的更快方法？
我正在开发一个基于torch的库，用于构建对表格数据进行自编码的模型。 其中一个主要特性是为分类特征学习嵌入向量。 然而，在实践中，同时训练多个嵌入层会导致一些减速。我使用for-loop来完成此操作，每次迭代时运行for-loop（我认为）是导致减速的原因。 在构建模型时，我将每个分类...
重复使用一组Keras层
我知道您可以重复使用Keras层。例如，我为解码器网络声明了两个层：decoder_layer_1 = Dense(intermediate_dim,activation='relu',name='decoder_layer_1') decoder_layer_2 = Dense(interm...
如何为图像分类的卷积神经网络确定参数？
我正在使用卷积神经网络（无监督特征学习+ Softmax回归分类器）进行图像分类。我已经学习了Andrew NG在这个领域的所有教程。http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial。 我开发的网络具有： - 输入层 - 大小为...
我应该使用损失函数还是准确率作为早停策略的度量指标？
我正在学习和尝试神经网络，希望从更有经验的人那里获得以下问题的意见： 当我在Keras中训练一个自编码器（使用'mean_squared_error'损失函数和SGD优化器）时，验证损失逐渐下降，而验证准确率上升。到目前为止都很好。 然而，一段时间后，损失仍在持续下降，但准确率突然回到了一...
深度置信网络与卷积神经网络对比
我对神经网络领域还很陌生，想知道深度信念网络和卷积网络的区别。同时，是否有一种深度卷积网络，它是深度信念网络和卷积神经网络的结合？ 到目前为止，我了解到以下内容。如果有错误，请纠正。 对于图像分类问题，深度信念网络具有许多层，每一层都使用贪心逐层策略进行训练。例如，如果我的图像大小为50 ...