keras二分类预测结果只有0 / 张生荣

Keras构建神经网络踩坑(解决model.predict预测值全为0.0的问题)

终于构建出了第一个神经网络,Keras真的很方便. 之前不知道Keras这么方便,在构建神经网络的过程中绕了很多弯路,最开始学的TensorFlow,后来才知道Keras. TensorFlow和Ke ...

对于二分类任务,keras现有的评价指标只有binary_accuracy,即二分类准确率,但是评估模型的性能有时需要一些其他的评价指标,例如精确率,召回率,F1-score等等,因此需要使用kera ...

基本概念 precision:预测为对的当中,原本为对的比例(越大越好,1为理想状态) recall:原本为对的当中,预测为对的比例(越大越好,1为理想状态) F-measure:F度量是对准确率和召 ...

二分类问题可能是应用最广泛的机器学习问题.今天我们将学习根据电影评论的文字内容将其划分为正面或负面. 一.数据集来源我们使用的是IMDB数据集,它包含来自互联网电影数据库(IMDB)的50000条严 ...

使用TensorFlow构建一个神经网络来实现二分类,主要包括输入数据格式.隐藏层数的定义.损失函数的选择.优化函数的选择.输出层.下面通过numpy来随机生成一组数据,通过定义一种正负样本的区别,通 ...

keras非常方便. 不解释,直接上实例. 数据格式如下: 序号天气是否周末是否有促销销量 1 坏是是高 2 坏是是高 3 坏是是高 4 坏否是高 5 坏是是高 ...

目录一.决策树的特点 1.优点 2.缺点二.决策树的适用场景三.demo 一.决策树的特点 1.优点具有很好的解释性,模型可以生成可以理解的规则. 可以发现特征的重要程度. 模型的计算复杂度较 ...

目录一.Introduction 1 LightGBM的优点 2 LightGBM的缺点二.实现过程 1 数据集介绍 2 Coding 三.Keys LightGBM的重要参数基本参数调整针对 ...

目录分类网络的常见形式分类网络介绍 1.VGG16网络介绍 2.MobilenetV1网络介绍 3.ResNet50网络介绍分类网络的训练 1.LOSS介绍 2.利用分类网络进行训练才发现做了 ...

解决的问题: 1.实现了二分类的卡方分箱: 2.实现了最大分组限定停止条件,和最小阈值限定停止条件: 问题,还不太清楚,后续补充. 1.自由度k,如何来确定,卡方阈值的自由度为分箱数-1,显著性水平 ...

我就废话不多说了,直接上代码吧! import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as ...

为什么训练误差比测试误差高很多? 一个Keras的模型有两个模式:训练模式和测试模式.一些正则机制,如Dropout,L1/L2正则项在测试模式下将不被启用. 另外,训练误差是训练数据每个batch的 ...

通常,由于类别不均衡,需要使用weighted cross entropy loss平衡. def inverse_freq(label): """ 输入label [N ...

目录 1.Question? 2.Answer!——SVM 3.软间隔 4.超平面支持向量机常用于数据分类,也可以用于数据的回归预测 1.Question? 我们经常会遇到这样的问题,给你一些属于两 ...

IOS 使用Block二次封装AFNetworking 3.0详解现在我们网络请求大都用第三方工具-–AFNetworking: 其中,AFNetworking 3.0 是对 NSURLSessio ...

利用TensorFlow实现<神经网络与机器学习>一书中4.7模式分类练习具体问题是将如下图所示双月牙数据集分类. 使用到的工具: python3.5 tensorflow1.2. ...

环境:python 3.6 +opencv3+Keras 训练集:MNIST 下面划重点:因为MNIST使用的是黑底白字的图片,所以你自己手写数字的时候一定要注意把得到的图片也改成黑底白字的,否则会识 ...

本文实例讲述了Python实现的随机森林算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 随机森林是数据挖掘中非常常用的分类预测算法,以分类或回归的决策树为基分类器.算法的一些基本要点: *对大小为m的数据集进 ...

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ from keras.applications.vgg16 import VGG16#直接导入已经训练好的VGG16网络 from keras.preproc ...

问题keras使用预训练模型vgg16分类,损失和准确度不变. 细节:使用keras训练一个两类数据,正负比例1:3,在vgg16后添加了几个全链接并初始化了.并且对所有层都允许训练. 但是准确度一直 ...