1 Câu hỏi: Mô hình không hội tụ theo hướng phân phối

câu hỏi được tạo ra tại Wed, May 8, 2019 12:00 AM

Tôi vẫn là người mới bắt đầu sử dụng máy ảnh và chơi xung quanh nó. Mục tiêu hiện tại của tôi là làm cho một mô hình học phân phối. Đối với điều này, tôi đã chọn chức năng phân phối beta numpy. Mục đích của tôi là làm cho mô hình tìm hiểu phân phối beta và cho biết liệu một giá trị có nằm trong nó hay không.

Vì vậy, tôi đã tạo một csv với 5000 giá trị giá trị beta /orth, mà mô hình nên học hỏi.

Nhưng khi mô hình đang học, hoàn toàn không có thay đổi nào trong đó. Có vẻ như tôi có cách tiếp cận sai đối với vấn đề của mình hoặc không thể giải quyết theo cách này.

Tôi đã thử thay đổi mô hình nhưng dường như không hoạt động.

data_size = 5000

X = np.zeros((data_size, 2))
Y = np.zeros((data_size, 1))

for i in range(np.size(X, 0)):
    X[i][0] = np.random.beta(2, 2)
    X[i][1] = np.random.random()
    Y = X[i][0]

np.savetxt('\values.csv', X, delimiter=',')
dataset = np.loadtxt('\values.csv', delimiter=',')
X_train = dataset[:, 0:2]
Y_train = dataset[:, 1]

model = Sequential()

model.add(Dense(32, input_dim=2, activation='tanh'))
model.add(Dense(16, activation='tanh'))
model.add(Dense(1, activation='softmax'))

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

model.fit(X_train, Y_train, epochs=500, batch_size=50, verbose=1, validation_split=0.2)
    
0
1 Câu trả lời                              1                         

Tôi đã đổi thành GAN. Trình phân biệt đối xử nhận phân phối là inpu trong khi trình tạo học cách tái tạo nó.

Hoạt động như một phép màu và chỉ cần một vài kỷ nguyên để hội tụ.

    
0
2019-05-09 13: 30: 14Z
nguồn đặt đây