У меня есть образец массива весов, который я использую для fit (). Его размер равен количеству обучающих примеров в моем вводе. Если я поверну свою скорость обучения к нулю и тренируюсь в течение нескольких эпох, я вижу разные результаты потерь для каждой эпохи. Если я поверну shuffle = False, результаты останутся постоянными и будут соответствовать результату оценки. Мне кажется, что массив выборки весов не должен перетасовываться. Это с tensorflow.keras. Я предполагаю, что это не ожидаемое поведение. Это известная ошибка, или я могу неправильно интерпретировать то, что вижу?
Tensorflow keras, перемешивание без перемешивания sample_weight?
Ответы (1)
Вам нужно сделать Shuffle=True, а также перетасовать только обучающие данные, а не данные проверки.
Если вы хотите явно перемешать веса в keras, вы можете использовать это
person
PC_11
schedule
25.10.2019
Меня беспокоит, что веса не соответствуют примерам, когда shuffle = True. Я не могу придумать вариант использования, когда человек хотел бы, чтобы веса выборки были случайными по отношению к образцам / примерам, но, похоже, это поведение, которое я наблюдаю. Примеры перемешиваются, но вектор веса выборки сохраняет свой порядок.
- person Mastiff; 27.10.2019
Этот ответ вообще не имеет отношения к исходному вопросу @ Mastiff.
- person tiao; 16.04.2020
