我想要做什么： 我想在两个类上训练cifar10数据集上的卷积神经网络。然后，一旦我得到我的拟合模型，我想要采取所有的图层和重现输入图像。所以我想从网络中取回图像而不是分类。 我迄今所做的： def copy_freeze_model(model, nlayers = 1):
new_model = Sequential()
for l in model.layers[:nla
我在IRIS数据上比较了Keras神经网络与简单Logistic Regression from Scikit-learn。正如this post所建议的那样，我预计Keras-NN的性能会更好。 但是为什么通过模拟那里的代码，Keras-NN的结果低于 逻辑回归？ import seaborn as sns
import numpy as np
from sklearn.cross_vali
我具有用于从使用Keras（Theano后端）写在python 28x28px图像检测手写数字的简单神经网络模型： model0 = Sequential()
#number of epochs to train for
nb_epoch = 12
#amount of data each iteration in an epoch sees
batch_size = 128
mod