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我想为数据集的每个分区训练3个模型，但我需要所有的培训课程从相同的初始化网络参数开始。modelList[1][1]在打印过程中，对于每个保存的模型，我都得到了相同的精确参数，这是很奇怪的，而且我还注意到，每次迭代之后，该模型实际上恢复了以前迭代中的训练我想要实现的是，每次迭代在当前子集x上得到一个新的模型，但是训练应该从相同的初始thisCNN = NNet()权重开始。
浏览 2提问于2019-02-21得票数 3
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8小时后，状态仍在“跑步”，训练时间这么长是正常的吗?我应该给它多一点时间吗？PS:我使用了Google的API资源管理器来训练模型，使用版本1.6的预测API
浏览 2提问于2013-11-01得票数 2
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我已经创建了一个pytorch模型，我想缩小模型的大小。定义模型架构:-import torch.quantizationimport copyimport timeimport torch.autograd as autogradimport torch.nn.utils.prune as pruneimport os
浏览 9提问于2022-05-12得票数 0
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我希望能够检索到scikit-learn估计器训练过的数据(即，在拟合之后)。1, 0], [1, 1, 1], [0, 1, 1]])rf.fit(train_X, train_y)
有没有办法从估计器返回我的训练数据和类标签
浏览 0提问于2017-02-27得票数 1
我正在用pytorch训练一个关于MNIST数据的神经网络。该模型开始良好，提高了，达到了训练和测试数据的良好精度，稳定了一段时间，然后测试和训练精度都崩溃了，如下面的base results graph所示。至于MNIST，我使用了60000个训练图像，10000个测试，训练批次大小为100，学习率为0.01。神经网络由两个完全连接的隐藏层组成，每个隐藏层有100个节点，节点具有ReLU激活功能。有谁能告诉我，网络需要做些什么才能从训练集上完美地旋转出来？(即它们根本不起作用)，而不是
浏览 119提问于2019-06-14得票数 2
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正如预期的那样，训练和验证分数随着多项式次数的增加而增加，但在某种程度上，大约20个东西开始变得奇怪，分数开始下降，模型返回的多项式看起来与我用来训练它的数据完全不同。the degree of the polynomium')plt.ylabel('score');
我知道，当模型的复杂性增加时，验证分数会下降，但为什么训练分数也会下降呢
浏览 11修改于2018-06-15得票数 0
我想知道是否有任何方法可以在应用imagedatagenerator()之后和执行训练(即.fit_generator)之前立即获得图像的数量。原因是，我想在以后使用这些图像进行训练，而不是使用原始数据集。
浏览 79提问于2020-06-16得票数 0
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在SMOTE重采样之后，我将重放数据集分割成训练/测试集，使用训练集来构建模型，并使用测试集来评估模型。不过，我担心测试集中的某些数据点，实际上可能会从训练集的数据点(即训练资料泄漏到测试集)中产生抖动，所以测试集并不是一个真正适合测试的集合。
有人有类似的经验吗？信息真的从训练集泄漏到测试集中吗？
浏览 0修改于2021-07-09得票数 18
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我有一个问题，就是训练神经网络是在选择多少个训练时代来使用。太多的时代会导致长时间和超负荷的CPU，有时会使CPU停止。我不想从一开始就训练数据集。
浏览 1提问于2021-10-16得票数 0
最初，我尝试使用线性模型，但经过几次迭代训练后，我的参数迅速上升到无穷大。因此，我将我的模型改为二次模型，并再次尝试训练，但在几次迭代之后，同样的事情仍在发生。
浏览 0修改于2021-05-16得票数 7
我们知道，如果训练和测试损失是不同的，我们的模型是过分合适的。然而，如果两个人在经历了一些时代后都走高了，我们又如何证明这一点呢？
解决这一问题的一种方法是将学习率降低到0.0001。
浏览 0修改于2021-02-12得票数 1
但是，当我使用ChiSqSelector选择的特性进行训练时，它会引发以下错误：
"IllegalArgumentException: U‘’Feature 0被标记为标称(分类)，但它没有指定值的数量
浏览 4修改于2017-11-16得票数 5
1回答
我的csv数据如下：，我想根据其他专栏预测“年龄”。培训守则如下：import numpy as npnp.set_printoptions(precision=3, suppress=True)from tensorflow.keras import layersabalone_train = pd.r
浏览 1修改于2020-11-10得票数 0
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在将df拆分为训练和测试之后，我在数据集上拟合XGB。 在模型训练之后，我希望绘制特征重要性，然而，特征以“编码”的状态显示。我如何反转这些特征，使重要性图是可解释的？
浏览 112提问于2021-11-15得票数 0
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正常情况下，我们可以加载模型，并从最后一步开始继续训练。
为什么我们不应该加载优化器(Adam等)的状态，这是必要的吗？
浏览 4修改于2020-07-25得票数 1
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我试图每隔1小时运行一次ML训练脚本，但每小时后内存使用量增加大约20%，3-4小时后，内存使用率达到90%，然后该脚本抛出内存错误。我想知道为什么当火车功能完成时内存不被释放。每隔一段时间后训练模型的任何建议。
这是密码。
浏览 0修改于2018-11-08得票数 1
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我想为cifar10数据集在keras中训练2个模型。首先是从头开始(model1)，其次是微调一个预先训练过的模型(model2)。(当然，我应该冻结所有的kmodel层，只需要训练新的softmax层)
浏览 0提问于2018-08-06得票数 2
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这些天我一直在做一些KALDI的学习，我按照教程完成了一些例子，比如yesno、voxforge、ynstadial和一个定制的数字ASR。我怎么才能像麦克风一样使用它们呢？谢谢你的帮助！
浏览 4修改于2020-02-13得票数 2
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