调用fit-generator时，每个epoch训练结束后会使用验证数据检测模型性能，Keras使用model.evaluate_generator提...
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...
# base model no weights (same result as without class_weights) # model.fit(x=x_train,y=y_train, validation_data=(x_val,y_val)) class_weights={0:1.,1:1.,2:1.} model.fit(x=x_train,y=y_train, class_weight=class_weights, validation_data=(x_val,y_val)) # which outputs: > ...
layer.trainable = False# base model no weights (same result as without class_weights)# model.fit(x=x_train,y=y_train, validation_data=(x_val,y_val))class_weights={0:1.,1:1.,2:1.} model.fit(x=x_train,y=y_train, class_weight=class_weights, validation_data=(x_val,y_val))# ...
keras使用中fit_generator的一些问题记录: fit_generator的函数原型: def fit_generator(model, generator, steps_per_epoch=None, epochs=1, verbose=1, callbacks=None, validation_data=None, validation_steps=None, validation_freq=1, class_weight=None, max_queue_size=10, workers=1, use_multiprocessing=...
调用.fit_generator: 在以上那些情况下,我们需要利用Keras的.fit_generator函数,函数原型为, fit_generator(self, generator, steps_per_epoch=None, epochs=1, verbose=1, callbacks=None, validation_data=None, validation_steps=None, class_weight=None, ...
如果训练集很不平衡,有些类别的实例过多而有些过少,那么应该在fit()方法中设置class_weight参数,这个参数会给实例较少的类别更大的权重,给实例过多的类别较小的权重。Keras将会在计算损失时考虑这些权重。如果需要设置每个实例的权重,可以设置sample_weight参数(它会取代class_weight)。如果有些实例是由专家标记的,...
fit方法调用时将预设的变换应用到x_train的每张图上,包括图像crop,因为是单张依次处理,每张图的crop位置随机。 在训练数据(x=image, y=class_label)时这样写已满足要求; 但在(x=image, y=image_mask)时该方法就不成立了。图像单张处理的缘故,一对(image, image_mask)分别crop的位置无法保持一致。
— fit_generator源码 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 deffit_generator(self,generator,samples_per_epoch,nb_epoch,verbose=1,callbacks=[],validation_data=None,nb_val_samples=None,class_weight=None,max_q_size=10,**kwargs): ...
model.fit(x_train, y_train,batch_size=batch_size,epochs=epochs,verbose=1,callbacks=cbks,validation_data=(x_test, y_test), shuffle=True,class_weight=cw) 如果仅仅是类不平衡,则使用class_weight,sample_weights则是类内样本之间还不平衡的时候使用。