keras已经在新版本中加入了 class_weight = 'auto'。设置了这个参数后，keras会自动设置class weight让每类的sample对损失的贡献相等。例子如下：clf.fit([X_head_train,X_body_train], y_train_embedding, epochs=10, batch_size=128, class_weight = 'auto', validation_data= [[X_head_valida...
使用class_weight, sample_weight 两者的区别为 class_weight 主要针对的时数据不均衡问题,比如:异常检测的二项分类问题,异常数据仅占 1%,正常数据占 99 %;此时就要设置不同类对 loss 的影响。 sample_weight 主要解决的时样本质量不同的问题,比如前 1000 个样本的可信度,那么他的权重就要高,后 1000个样本可能...
class_weight:字典,将不同的类别映射为不同的权值,该参数用来在训练过程中调整损失函数(只能用于训练) sample_weight:权值的numpy array,用于在训练时调整损失函数(仅用于训练)。可以传递一个1D的与样本等长的向量用于对样本进行1对1的加权,或者在面对时序数据时,传递一个的形式为(samples,sequence_length)的矩阵来...
batch_size,IMG_H,IMG_W,flag=False),validation_steps=max(1,num_val//batch_size),epochs=100,initial_epoch=0,class_weight='auto',callbacks=[checkpoint_period1,reduce_lr,early_stopping
class_weight='auto') model.save('./flowers17_iv3_ft.h5') 可以看到经过两个epoch的transfer learning后,验证集准确率达到89.1%。再经过两个epoch的fine tune后验证集准确率达96.88%。可以看到迁移学习的效果还是很好的。 总结 学习了两种常用迁移学习方法(tranfer learning,fine tune)及训练技巧 ...
“类别权重”字典是同一概念的一个更具体的实例:它将类别索引映射到应该用于属于该类别的样本的样本权重。例如,如果在数据中类“ 0”的表示量比类“ 1”的表示量少两倍,则可以使用class_weight={0: 1., 1: 0.5}。 这是一个Numpy示例,其中我们使用类权重或样本权重来更加重视第5类的正确分类。
class_weight=None, sample_weight=None )1. x:输入数据。如果模型只有一个输入,那么x的类型是numpy array,如果模型有多个输入,那么x的类型应当为list,list的元素是对应于各个输入的numpy array。如果模型的每个输入都有名字,则可以传入一个字典,将输入名与其输入数据对应起来。2. y:标签,numpy array。如果模型有...
compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', class_mode="binary") print("Train...") model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, nb_epoch=4, validation_data=(X_test, y_test), show_accuracy=True) score, acc = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=batch_size...
class_weight:字典,将不同的类别映射为不同的权值,该参数用来在训练过程中调整损失函数(只能用于训练) sample_weight:权值的numpy array,用于在训练时调整损失函数(仅用于训练)。可以传递一个 1D 的与样本等长的向量用于对样本进行\(1\)对\(1\)的加权,或者在面对时序数据时,传递一个的形式为(samples,sequence_...
autoencoder.save_weights('./results/ae_weights.h5') 聚类模型 通过训练自动编码器,我们已经使编码器学会了将每幅图像压缩成 10 个浮点数。你可能会想,因为输入维度减少到 10, K-Means 算法应该可以以此开始聚类?是的,我们将会使用 K-Means 算法生成聚类中心。它是 10 维特征向量空间的 10 个群组的中心。但...