케라스의 모델은 레이어 시퀀스로 정의됩니다. … 중복즉, 동일한 구성으로 동일한 모델을 실행하는 루프의 Keras 출력은 설정된 지 또는 설정된 번호에 관계없이 비슷한 다양한 결과를 생성합니다. 아니면 내가 뭔가를 놓치고 있습니까? 참고: 딥 러닝을 접하는 경우 이 모든 것이 다른 언어처럼 들릴 수 있습니다. 새로운 언어를 배우는 것과 마찬가지로, 그것은 시간과 공부, 연습이 필요합니다. 딥 러닝의 언어를 배우고 싶다면, 파이썬으로 컴퓨터 비전을 위한 딥 러닝을 하는 것이 어떨까요? 저는 이 책에서 이러한 개념들을 세분화하고 실용적인 예를 통해 강화할 것을 약속합니다. 실행 중인 Keras 및 TensorFlow 버전(TF 백 엔드가정)을 공유할 수 있습니까? 둘째, NN은 검색 알고리즘이라는 점에 유의하십시오 – 결과에 자연스럽게 변화가 있을 것이고 결과를 100% 일치 광산으로 예상해서는 안 됩니다. 효과는 임의의 가중치 초기화는 우리가 이러한 작은 데이터 집합으로 작업하고 있다는 사실로 인해 더욱 두드러집니다. 복사-붙여넣기 오류일 수 있습니다. 아마도 6 절에 나열된 전체 예제를 복사하여 실행하려고 합니까? 안녕하세요, 여러 출력이있는 데이터 집합에서 이 것을 어떻게 사용합니까? 예를 들어 A가 0 또는 1이고 B가 3 또는 4일 수 있는 출력 A와 B가 있는 데이터 집합은 ? 안녕하세요 제이슨 브라운리, 공유를위한 Thx ~ 나는 딥 러닝의 새로운 해요. 그리고 난 당신이 여기에 dicussed 무엇을 할 수 있는지 궁금해 : «Keras»텐서 플로우에서 CNN을 구축하고 분류에 대한 몇 가지 CSV fiels를 훈련하는 데 사용할 수 있습니다. 이것은 바보 같은 질문이 될 수 있지만, 당신이 대답을 기다리고 있습니다. 나는 CNN과 워드 센스 모호에 대한 내 졸업 프로젝트에 노력하고, 그냥 계속 할 수 없습니다.

당신의 힙 ~ 베세 소원에 대한 희망! 제이슨 박사, 데이터는 인슐린 수준에 대한 두 개의 숫자 하나와 혈당 수준에 대한 다른 범주 (20)와 타임 시리즈 (시간 기반 데이터)입니다 … 각 타임계열 데이터에는 모든 범주형 데이터가 있는 것은 아닙니다… 예를 들어 한 카테고리는 아침 식사 전에 혈당이며, 다른 범주는 아침 식사 후, 점심 식사 전 및 점심 식사 후 혈당입니다… 이러한 범주 데이터 중 일부가 누락된 경우도 있습니다… 나는 위의 링크를 통해 읽기,하지만 이러한 경우에 무엇을 누락 데이터의 일부 범주와 타임 시리즈, 범주 형 데이터에 대해 이야기하지 않습니다…. 당신의 책 중 이 점을 명확히하는 데 도움이 될 것입니다 경우 알려주시기 바랍니다? Keras 모델을 평가하기 위해 scikit-learn의 classification_report와 함께 모델의 .predict 메서드의 조합을 사용할 수 있습니다. 거의 모든 신경망에서 사용되는 계층입니다. 그러나 Keras는 딥 러닝 모델을 개발하고 평가하기 위한 가장 강력하고 사용하기 쉬운 Python 라이브러리 중 하나가 Keras라고 가정합니다. 효율적인 수치 계산 라이브러리 인 테아노및 텐서플로우를 래핑합니다.