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Keras でカスタム損失関数を定義して使用する方法?
記事の紹介：Keras での損失関数のカスタマイズ Keras では、Dice 誤差係数などのカスタム損失関数を実装すると、モデルのパフォーマンスを向上させることができます。このプロセスには、係数/メトリックの定義と、それを Keras の r に適応させるという 2 つの重要なステップが含まれます。
2024-10-19
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Keras: 詳細な例で基本を理解する
記事の紹介：開発者の皆さん、こんにちは。
ディープ ラーニングを初めて使用する場合は、Keras という名前を聞いたことがあるでしょう。しかし、それは正確には何で、どのように機能するのでしょうか?この投稿では、すべてを基礎から説明し、Keras を使用して simp を構築する段階的な例を示します。
2024-10-21
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Keras の高密度レイヤーは入力テンソルを平坦化しますか?
記事の紹介：Keras の密層の動作を理解するKeras では、密層はその重みと入力テンソルの間のドット積を実行します。ドキュメントに記載されているように、デフォルトの動作は、ランクが 2 より大きい場合に入力テンソルを平坦化することです。 H
2024-10-21
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Keras でパラメータ化されたカスタム損失関数を実装するには?
記事の紹介：Keras のカスタム損失関数: 詳細ガイドカスタム損失関数を使用すると、モデルのトレーニング プロセスを特定の問題またはメトリクスに合わせて調整できます。 Keras では、パラメータ化されたカスタム損失関数を実装するには、特定の手順に従う必要があります。
2024-10-19
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Keras の高密度レイヤーが次元を維持するのはなぜですか?
記事の紹介：Keras Dense Layer の入力形状の難題この質問は、Keras のドキュメントとその Dense Layer の動作の間の明らかな矛盾を調査します。ドキュメントには、Dense 層がドット積を適用する前に入力を平坦化すると記載されています。
2024-10-21
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Keras Dense Layer が入力を平坦化するのはいつですか?
記事の紹介：Keras の高密度層の出力形状の難問 Keras では、高密度層は、カーネルとの内積を適用する前に入力を平坦化することが長い間文書化されてきました。ただし、最近の動作はそうではないことを示唆しています。問題: 以下のテスト コードに示すように
2024-10-21
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Keras で独自の損失関数を実装するにはどうすればよいですか?
記事の紹介：Keras でのカスタム損失関数の実装 Keras では、特定のトレーニング要件に対処するためにカスタム損失関数を実装できます。そのような関数の 1 つは、サイコロ誤差係数であり、グラウンド トゥルースと予測された l の間の重複を測定します。
2024-10-19
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Keras の高密度レイヤー入力が予期せず変形するのはなぜですか?
記事の紹介：Keras の密層入力での予期せぬ再形成: 謎の解明 Keras では、密層はニューラル ネットワークの構成要素として一般的に使用されています。ただし、ユーザーは、入力が適用前にフラット化されないという予期しない動作に遭遇する可能性があります。
2024-10-21
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