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model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs) model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])改成三分类预测

时间: 2023-06-10 07:08:19 浏览: 105
如果您要将模型从多分类问题切换到三分类问题，则需要进行以下更改： 1. 在数据预处理方面，将标签转换为三个类别的标签。例如，如果您的多分类问题有5个类别，则可以将它们分为3个类别，例如"类别1"，"类别2"，"类别3"。 2. 在模型的输出层中，将神经元的数量从多分类问题中的类别数更改为3。 3. 在模型编译时，将损失函数更改为适合三分类问题的损失函数。例如，您可以使用"categorical_crossentropy"或"sparse_categorical_crossentropy"。如果您使用"sparse_categorical_crossentropy"作为损失函数，则无需将标签转换为独热编码。 4. 最后，您可以继续使用"accuracy"作为度量标准，因为它也适用于三分类问题。 以下是修改后的代码： ``` # 将标签转换为三个类别的标签 y_train = to_categorical(y_train, num_classes=3) y_test = to_categorical(y_test, num_classes=3) # 在模型的输出层中，将神经元的数量从多分类问题中的类别数更改为3 outputs = Dense(3, activation="softmax")(x) # 将损失函数更改为适合三分类问题的损失函数 model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"]) ``` 希望对您有所帮助！
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改成三分类0,1,2预测代码inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs) x = keras.layers.Dense(32, activation="relu")(x) # Change the number of units in the last layer to the number of classes and use 'softmax' activation outputs = keras.layers.Dense(3, activation="softmax")(x) model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs) model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])

将将最将最后将最后一将最后一层将最后一层的将最后一层的D将最后一层的Dense将最后一层的Dense改将最后一层的Dense改为将最后一层的Dense改为输出将最后一层的Dense改为输出3将最后一层的Dense改为输出3个将最后一层的Dense改为输出3个节点将最后一层的Dense改为输出3个节点，将最后一层的Dense改为输出3个节点，即将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： 将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs =将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs = keras将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs = keras.Input将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs = keras.Input(shape将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs = keras.Input(shape=(将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs = 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inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64,将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs)将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs) 将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs) x将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs) x =将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs) x = keras将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs) x = keras.layers将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs) x = keras.layers.Dense将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs) x = keras.layers.Dense(将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs) x = keras.layers.Dense(32将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs) x = keras.layers.Dense(32,将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs) x = keras.layers.Dense(32, activation将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs) x = keras.layers.Dense(32, activation="将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs) x = keras.layers.Dense(32, activation="relu将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs) x = keras.layers.Dense(32, activation="relu")(将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs) x = keras.layers.Dense(32, activation="relu")(x将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs) x = keras.layers.Dense(32, activation="relu")(x)将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs) x = keras.layers.Dense(32, activation="relu")(x) 将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs) x = keras.layers.Dense(32, activation="relu")(x) outputs将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs) x = keras.layers.Dense(32, activation="relu")(x) outputs =将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs) x = keras.layers.Dense(32, activation="relu")(x) outputs = keras将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs) x = keras.layers.Dense(32, activation="relu")(x) outputs = keras.layers将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs) x = keras.layers.Dense(32, activation="relu")(x) outputs = keras.layers.Dense将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs) x = keras.layers.Dense(32, activation="relu")(x) outputs = keras.layers.Dense(将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs) x = keras.layers.Dense(32, activation="relu")(x) outputs = keras.layers.Dense(3将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs) x = keras.layers.Dense(32, activation="relu")(x) outputs = keras.layers.Dense(3,将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs) x = keras.layers.Dense(32, activation="relu")(x) outputs = keras.layers.Dense(3, activation将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs) x = keras.layers.Dense(32, activation="relu")(x) outputs = keras.layers.Dense(3, activation="将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs) x = keras.layers.Dense(32, activation="relu")(x) outputs = keras.layers.Dense(3, activation="softmax将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs) x = keras.layers.Dense(32, activation="relu")(x) outputs = keras.layers.Dense(3, activation="softmax")(将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs) x = keras.layers.Dense(32, activation="relu")(x) outputs = keras.layers.Dense(3, activation="softmax")(x将最后一层的Dense改为输出3个节点，即输出3个类别的概率值，代码如下： inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs) x = keras.layers.Dense(32, activation="relu")(x) outputs = keras.layers.Dense(3, activation="softmax")(x)

def build_model(self, input_shape, nb_classes): x = keras.layers.Input(input_shape) conv1 = keras.layers.Conv1D(128, 8, 1, padding='same')(x) conv1 = keras.layers.BatchNormalization()(conv1) conv1 = keras.layers.Activation('relu')(conv1) conv2 = keras.layers.Conv1D(256, 5, 1, padding='same')(conv1) conv2 = keras.layers.BatchNormalization()(conv2) conv2 = keras.layers.Activation('relu')(conv2) conv3 = keras.layers.Conv1D(128, 3, 1, padding='same')(conv2) conv3 = keras.layers.BatchNormalization()(conv3) conv3 = keras.layers.Activation('relu')(conv3) full = keras.layers.GlobalAveragePooling1D()(conv3) out = keras.layers.Dense(nb_classes, activation='softmax')(full) model = keras.models.Model(inputs=x, outputs=out) # optimizer = keras.optimizers.Adam() optimizer = keras.optimizers.Nadam() model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy']) return model

这是在 Keras 框架中定义一个模型的代码。这个模型由输入层、三个卷积层、全局平均池化层、全连接层和输出层组成。卷积层之间还有批归一化层和激活层。这个模型的输入尺寸为 `input_shape` ，输出的类别数为 `nb_classes` 。
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使用Keras预训练好的模型进行目标类别预测详解

前言 最近开始学习深度学习相关的内容，各种书籍、教程下来到目前也有了一些基本的理解。参考Keras的官方文档自己做一个使用application的小例子，能够对图片进行识别，并给出可能性最大的分类。 闲言少叙，开始写代码 环境搭建相关就此省去，网上非常多。我觉得没啥难度 from keras.applications.resnet50 import ResNet50 from keras.preprocessing import image from keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions
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用 keras 进行机器学习实例

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Keras中的多分类损失函数用法categorical_crossentropy

主要介绍了Keras中的多分类损失函数用法categorical_crossentropy，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

def MEAN_Spot_Recog_TL(model_spot, model_recog, opt): outputs1 = model_spot.layers[-1].output outputs2 = model_recog.layers[-1].output model = keras.models.Model(inputs = [model_spot.input], outputs = [outputs1, outputs2]) model.compile( loss={'spot':'mse', 'recog':'categorical_crossentropy'}, optimizer=opt, metrics={'spot':tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError(), 'recog':tf.keras.metrics.CategoricalAccuracy()} ) return model

新模型的损失函数分别为均方误差（mse）和分类交叉熵（categorical_crossentropy），优化器为 opt，评估指标分别为平均绝对误差（MeanAbsoluteError）和分类准确率（CategoricalAccuracy）。最后，该函数返回新模型...

def model(self): num_classes = self.config.get("CNN_training_rule", "num_classes") seq_length = self.config.get("CNN_training_rule", "seq_length") conv1_num_filters = self.config.get("CNN_training_rule", "conv1_num_filters") conv1_kernel_size = self.config.get("CNN_training_rule", "conv1_kernel_size") conv2_num_filters = self.config.get("CNN_training_rule", "conv2_num_filters") conv2_kernel_size = self.config.get("CNN_training_rule", "conv2_kernel_size") hidden_dim = self.config.get("CNN_training_rule", "hidden_dim") dropout_keep_prob = self.config.get("CNN_training_rule", "dropout_keep_prob") model_input = keras.layers.Input((seq_length,1), dtype='float64') # conv1形状[batch_size, seq_length, conv1_num_filters] conv_1 = keras.layers.Conv1D(conv1_num_filters, conv1_kernel_size, padding="SAME")(model_input) conv_2 = keras.layers.Conv1D(conv2_num_filters, conv2_kernel_size, padding="SAME")(conv_1) max_poolinged = keras.layers.GlobalMaxPool1D()(conv_2) full_connect = keras.layers.Dense(hidden_dim)(max_poolinged) droped = keras.layers.Dropout(dropout_keep_prob)(full_connect) relued = keras.layers.ReLU()(droped) model_output = keras.layers.Dense(num_classes, activation="softmax")(relued) model = keras.models.Model(inputs=model_input, outputs=model_output) # model.compile(loss="categorical_crossentropy", # optimizer="adam", # metrics=["accuracy"]) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) print(model.summary()) return model给这段代码每行加上注释

def model(self): # 获取配置文件中的参数 ... model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # 打印模型结构 print(model.summary()) return model

如何打印输出模型 def MEAN_Spot_Recog_TL(model_spot, model_recog, opt): outputs1 = model_spot.layers[-1].output outputs2 = model_recog.layers[-1].output model = keras.models.Model(inputs = [model_spot.input], outputs = [outputs1, outputs2]) model.compile( loss={'spot':'mse', 'recog':'categorical_crossentropy'}, optimizer=opt, metrics={'spot':tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError(), 'recog':tf.keras.metrics.CategoricalAccuracy()} ) return model

您可以使用 model.summary() 来打印输出模型的结构和参数数量等信息。这将输出模型的每一层的输出形状，参数数量以及总参数数量等信息。您可以在 MEAN_Spot_Recog_TL 函数的最后添加以下代码来打印输出模型的...

model=tf.keras.models.Model(inputs,outputs) model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['accuracy']) return model

这段代码是用来构建、编译和返回一个Keras模型...然后，它使用model.compile()函数来编译模型，其中loss参数是损失函数的名称，optimizer参数是优化器的名称，metrics参数是评估指标的名称。最后，它返回编译后的模型。

def MEAN_Recog_TL(model_spot, opt, emotion_class): for layer in model_spot.layers: layer.trainable = False # Until last convolutional later merged = model_spot.layers[-6].output merged_conv = layers.Conv2D(8, (5,5), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.1))(merged) merged_pool = layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), padding='same', strides=(2,2))(merged_conv) flat = layers.Flatten()(merged_pool) flat_do = layers.Dropout(0.2)(flat) outputs = layers.Dense(emotion_class, activation = "softmax", name='recog')(flat_do) model = keras.models.Model(inputs = model_spot.input, outputs = outputs) model.compile( loss={'recog':'categorical_crossentropy'}, optimizer=opt, metrics={'recog':tf.keras.metrics.CategoricalAccuracy()} ) return model

这段代码定义了一个基于迁移学习的情感分类模型，其中 model_spot 是一个预训练的模型，opt 是优化器，emotion_class 是情感分类的类别数。 在这个模型中，首先将 model_spot 中的所有层都设置为不可训练，...

def cnn_create(): # 整数标签损失函数 loss = 'sparse_categorical_crossentropy' metrics = ['acc'] inputs = keras.Input(shape=(1000, 2)) x = layers.Conv1D(64, 3, activation='relu')(inputs) x = layers.MaxPooling1D(16)(x) # 全局平均池化GAP层 x = layers.GlobalAveragePooling1D()(x) # 几个密集分类层 x = layers.Dense(32, activation='relu')(x) # 退出层 x = layers.Dropout(0.5)(x) outputs = layers.Dense(4, activation='softmax')(x) model = keras.Model(inputs, outputs) model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(0.001), loss=loss, metrics=metrics) print("实例化模型成功，参数如下：") print(model.summary()) return model

这个模型使用了卷积神经网络（CNN）进行分类任务的建模。输入是一个形状为（1000，2）的二维张量。模型包含一层64个卷积核的...模型使用Adam优化器和稀疏分类交叉熵损失函数进行编译。最后，该函数返回已构建好的模型。

### 网络构建 def cnn_create(): loss = 'sparse_categorical_crossentropy' metrics = ['acc'] inputs = tf.keras.Input(shape=(n1_,n2_)) x = layers.Conv1D(64, 3, activation='relu')(inputs) x = layers.MaxPooling1D(4)(x) # 全局平均池化GAP层 x = layers.GlobalAveragePooling1D()(x) # 几个密集分类层 x = layers.Dense(32, activation='relu', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.01))(x) # 退出层 x = layers.Dropout(0.5)(x) outputs = layers.Dense(5, activation='softmax')(x) model = tf.keras.Model(inputs, outputs) model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001), loss=loss, metrics=metrics) print("实例化模型成功，参数如下：") print(model.summary()) return model这个网络模型我想把它变小点，该怎么修改，输入的是2400个128*8的特征

x = layers.Conv1D(32, 3, activation='relu')(inputs) 2. 减少全连接层的节点数：在 layers.Dense 层中，将节点数从 32 减少到较小的值。同样地，这将减少模型中的参数数量。 python x = layers.Dense...

import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub import tensorflow_text as text # 需要安装 import kagglehub from sklearn.model_selection import train_test_split train_texts, val_texts, train_labels, val_labels = train_test_split(texts, labels, test_size=0.2) # 使用预训练的小型BERT（如bert_en_uncased_L-4_H-512_A-8） # 下载模型 bert_preprocess = hub.KerasLayer(kagglehub.model_download("tensorflow/bert/tensorFlow2/en-uncased-preprocess")) bert_encoder = hub.KerasLayer(kagglehub.model_download("tensorflow/bert/tensorFlow2/bert-en-uncased-l-4-h-512-a-8")) # 构建分类模型 inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(), dtype=tf.string) preprocessed = bert_preprocess(inputs) outputs = bert_encoder(preprocessed) pooled_output = outputs['pooled_output'] x = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')(pooled_output) predictions = tf.keras.layers.Dense(3, activation='softmax')(x) # 假设3分类 model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=predictions) model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=3e-5) # 更小的学习率 # 调整训练参数 model.fit( texts, labels, validation_data=(val_texts, val_labels), epochs=10, batch_size=3, callbacks=[tf.keras.callbacks.EarlyStopping(patience=2)] )代码检查

model.compile(optimizer=optimizer, loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练（修正数据输入） model.fit( train_texts, train_labels, validation_data=(val_texts, val_labels)...

from tensorflow.keras.datasets import mnist, usps from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras.layers import Dense, Input # 加载MNIST和USPS数据集 (mnist_train_images, mnist_train_labels), (mnist_test_images, mnist_test_labels) = mnist.load_data() (usps_train_images, usps_train_labels), (usps_test_images, usps_test_labels) = usps.load_data() # 数据预处理 mnist_train_images = mnist_train_images.reshape(-1, 28*28).astype('float32') / 255 mnist_test_images = mnist_test_images.reshape(-1, 28*28).astype('float32') / 255 usps_train_images = usps_train_images.reshape(-1, 28*28).astype('float32') / 255 usps_test_images = usps_test_images.reshape(-1, 28*28).astype('float32') / 255 mnist_train_labels = tf.keras.utils.to_categorical(mnist_train_labels, 10) mnist_test_labels = tf.keras.utils.to_categorical(mnist_test_labels, 10) usps_train_labels = tf.keras.utils.to_categorical(usps_train_labels, 10) usps_test_labels = tf.keras.utils.to_categorical(usps_test_labels, 10) # 定义源领域模型 input_tensor = Input(shape=(28*28,)) x = Dense(256, activation='relu')(input_tensor) x = Dense(256, activation='relu')(x) output_tensor = Dense(10, activation='softmax')(x) source_model = Model(inputs=input_tensor, outputs=output_tensor) source_model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 在MNIST数据集上训练源领域模型 source_model.fit(mnist_train_images, mnist_train_labels, epochs=10, batch_size=128, validation_data=(mnist_test_images, mnist_test_labels)) # 定义领域适应模型 feature_extractor = Model(inputs=source_model.input, outputs=source_model.layers[-2].output) target_input = Input(shape=(28*28,)) target_features = feature_extractor(target_input) target_output = Dense(10, activation='softmax')(target_features) domain_adapt_model = Model(inputs=target_input, outputs=target_output) domain_adapt_model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 在USPS数据集上微调领域适应模型 domain_adapt_model.fit(usps_train_images, usps_train_labels, epochs=10, batch_size=128, validation_data=(usps_test_images, usps_test_labels)) # 评估领域适应模型 test_loss, test_acc = domain_adapt_model.evaluate(usps_test_images, usps_test_labels) print(f'领域适应模型在USPS测试集上的准确率: {test_acc}')解释代码

source_model.compile(optimizer='adam', ...) source_model.fit(...) - 创建一个多层感知机架构的基础分类器：先经过两层隐藏单元数目分别为256节点的ReLU激活层提取特征映射空间表征；然后由一个Softmax输出层...

import tensorflow as tf from keras import datasets, layers, models import matplotlib.pyplot as plt # 导入mnist数据，依次分别为训练集图片、训练集标签、测试集图片、测试集标签 (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.mnist.load_data() # 将像素的值标准化至0到1的区间内。(对于灰度图片来说，每个像素最大值是255，每个像素最小值是0，也就是直接除以255就可以完成归一化。) train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0 # 查看数据维数信息 print(train_images.shape,test_images.shape,train_labels.shape,test_labels.shape) #调整数据到我们需要的格式 train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1)) test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1)) print(train_images.shape,test_images.shape,train_labels.shape,test_labels.shape) train_images = train_images.astype("float32") / 255.0 def image_to_patches(images, patch_size=4): batch_size = tf.shape(images)[0] patches = tf.image.extract_patches( images=images[:, :, :, tf.newaxis], sizes=[1, patch_size, patch_size, 1], strides=[1, patch_size, patch_size, 1], rates=[1, 1, 1, 1], padding="VALID" ) return tf.reshape(patches, [batch_size, -1, patch_size*patch_size*1]) class TransformerBlock(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, embed_dim, num_heads): super().__init__() self.att = tf.keras.layers.MultiHeadAttention(num_heads=num_heads, key_dim=embed_dim) self.ffn = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(embed_dim*4, activation="relu"), tf.keras.layers.Dense(embed_dim) ]) self.layernorm1 = tf.keras.layers.LayerNormalization() self.layernorm2 = tf.keras.layers.LayerNormalization() def call(self, inputs): attn_output = self.att(inputs, inputs) out1 = self.layernorm1(inputs + attn_output) ffn_output = self.ffn(out1) return self.layernorm2(out1 + ffn_output) class PositionEmbedding(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, max_len, embed_dim): super().__init__() self.pos_emb = tf.keras.layers.Embedding(input_dim=max_len, output_dim=embed_dim) def call(self, x): positions = tf.range(start=0, limit=tf.shape(x)[1], delta=1) return x + self.pos_emb(positions) def build_transformer_model(): inputs = tf.keras.Input(shape=(49, 16)) # 4x4 patches x = tf.keras.layers.Dense(64)(inputs) # 嵌入维度64 # 添加位置编码 x = PositionEmbedding(max_len=49, embed_dim=64)(x) # 堆叠Transformer模块 x = TransformerBlock(embed_dim=64, num_heads=4)(x) x = TransformerBlock(embed_dim=64, num_heads=4)(x) # 分类头 x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D()(x) outputs = tf.keras.layers.Dense(10, activation="softmax")(x) return tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs) model = build_transformer_model() model.compile(optimizer="adam", loss="sparse_categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"]) # 数据预处理 train_images_pt = image_to_patches(train_images[..., tf.newaxis]) test_images_pt = image_to_patches(test_images[..., tf.newaxis]) history = model.fit( train_images_pt, train_labels, validation_data=(test_images_pt, test_labels), epochs=10, batch_size=128 )代码检查并添加注释

loss="sparse_categorical_crossentropy", # 适用整数标签的交叉熵 metrics=["accuracy"] ) # 生成分块数据（添加通道维度） train_images_pt = image_to_patches(train_images[..., tf.newaxis]) # 输出形状...
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