ฉันกำลังพยายามใช้ CNN 1D สำหรับการทำนายอนุกรมเวลา ฉันมีชุดข้อมูลอนุกรมเวลาที่มีฟีเจอร์ 30 รายการ 3 เป้าหมาย และมากกว่า 3,000 แถว นี่คือโมเดล keras ของฉัน model = Sequential() model.add(Embedding(64, 10, batch_input_shape= (100,30))) #100 time...

ฉันกำลังพยายามสร้าง UNet ขึ้นใหม่โดยใช้ Keras model API ฉันได้รวบรวมรูปภาพของเซลล์ และเวอร์ชันที่แบ่งส่วนแล้ว และฉันกำลังพยายามฝึกโมเดลด้วย ในการทำเช่นนั้น ฉันสามารถอัปโหลดเซลล์อื่นและรับรูปภาพที่แบ่งส่วนเป็นการคาดการณ์ได้...

ฉันมีปัญหากับโมเดล seq2seq ของฉันในบางกรณี มันก็ใช้ได้ดี แต่ในบางกรณีก็ส่งคืนเป็นผลให้มีเพียงโทเค็นสุดท้ายเท่านั้น ตัวอย่างเช่น : For given vector : [2, #start token 3, 123, 1548, #end token 1548, 1548, 1548, 1548, 1548, 1548] The model...