激活函数选项:activation : {'identity', 'logistic', 'tanh', 'relu'}, default='relu' model = Pipeline([('Scaler',StandardScaler()),('MLP',MLPRegressor(hidden_layer_sizes=500, activation='relu',solver='adam', batch_size='auto', learning_rate='constant', learning_rate_init=0.01, power_t=0.5, max_iter=1000, shuffle=True, random_state=None, tol=0.0001, verbose=False, warm_start=False, momentum=0.9, nesterovs_momentum=True, early_stopping=False, validation_fraction=0.1, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-08, n_iter_no_change=10))]) clf = model.fit(X_train,Y_train)哪些参数可以修改

时间: 2024-01-30 14:02:09 浏览: 76
您可以修改以下参数: - hidden_layer_sizes:神经网络的层数和每层神经元的数量 - activation:激活函数选项,可选的包括 'identity', 'logistic', 'tanh', 'relu' - solver:权重优化方法,可选的包括 'lbfgs', 'sgd', 'adam' - learning_rate:学习率的初始值,可选的包括 'constant', 'invscaling', 'adaptive' - max_iter:最大的迭代次数 - momentum:动量参数,用于加速权重的更新 - early_stopping:是否启用早停法,可选的包括 True 和 False - validation_fraction:用于早停法的验证集的比例 - n_iter_no_change:连续多少次迭代没有改善时停止训练。
相关问题

绘制5种常见激活函数的图:Sigmoid 激活函数、tanh 激活函数、ReLU 激活函数、Leaky ReLU激活函数、ELU激活函数使用python实现

以下是使用Python绘制5种常见激活函数的图的代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Sigmoid 激活函数 def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) # tanh 激活函数 def tanh(x): return np.tanh(x) # ReLU 激活函数 def relu(x): return np.maximum(0, x) # Leaky ReLU 激活函数 def leaky_relu(x, alpha=0.01): return np.maximum(alpha * x, x) # ELU 激活函数 def elu(x, alpha=1.0): return np.where(x > 0, x, alpha * (np.exp(x) - 1)) # 生成 x 值 x = np.linspace(-10, 10, 100) # 绘制激活函数图像 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(x, sigmoid(x), label='Sigmoid') plt.plot(x, tanh(x), label='tanh') plt.plot(x, relu(x), label='ReLU') plt.plot(x, leaky_relu(x), label='Leaky ReLU') plt.plot(x, elu(x), label='ELU') plt.xlabel('x') plt.ylabel('Activation') plt.title('Activation Functions') plt.legend() plt.grid(True) plt.show() ``` 希望这个代码可以帮助你绘制出Sigmoid、tanh、ReLU、Leaky ReLU和ELU激活函数的图像。

def build_generator(latent_dim): model = tf.keras.Sequential() model.add(Dense(7 * 7 * 256, input_dim=latent_dim)) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(Reshape((7, 7, 256))) model.add(Conv2DTranspose(128, (5, 5), strides=(1, 1), padding='same')) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(Conv2DTranspose(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same')) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(Conv2DTranspose(1, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', activation='tanh')) return model # 定义判别器 def build_discriminator(input_shape): model = tf.keras.Sequential() model.add(Conv2D(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', input_shape=input_shape)) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(Dropout(0.3)) model.add(Conv2D(128, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same')) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(Dropout(0.3)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) return model # 定义GAN模型 def build_gan(generator, discriminator): discriminator.trainable = False model = tf.keras.Sequential() model.add(generator) model.add(discriminator) return model

这是一个用于生成对抗网络(GAN)的代码。其中,build_generator() 函数用于构建生成器(generator)模型,其输入为潜在空间的维度(latent_dim),输出为一个生成的图像。build_discriminator() 函数用于构建判别器(discriminator)模型,其输入为图像的形状(input_shape),输出为一个二元分类结果(真或假)。最后,build_gan() 函数用于将生成器和判别器组合成一个完整的 GAN 模型,其中,生成器的训练被禁用,判别器的训练被启用。这个模型可以用于生成与原始数据相似的新数据。
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为以下代码的每句话加注释:from keras import layers, models, Input from keras.models import Model from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Dense, Flatten, Dropout def VGG19(nb_classes, input_shape): input_tensor = Input(shape=input_shape) # 1st block x = Conv2D(64, (3,3), activation='relu', padding='same',name='conv1a')(input_tensor) x = Conv2D(64, (3,3), activation='relu', padding='same',name='conv1b')(x) x = MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2), name = 'pool1')(x) # 2nd block x = Conv2D(128, (3,3), activation='relu', padding='same',name='conv2a')(x) x = Conv2D(128, (3,3), activation='relu', padding='same',name='conv2b')(x) x = MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2), name = 'pool2')(x) # 3rd block x = Conv2D(256, (3,3), activation='relu', padding='same',name='conv3a')(x) x = Conv2D(256, (3,3), activation='relu', padding='same',name='conv3b')(x) x = Conv2D(256, (3,3), activation='relu', padding='same',name='conv3c')(x) x = Conv2D(256, (3,3), activation='relu', padding='same',name='conv3d')(x) x = MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2), name = 'pool3')(x) # 4th block x = Conv2D(512, (3,3), activation='relu', padding='same',name='conv4a')(x) x = Conv2D(512, (3,3), activation='relu', padding='same',name='conv4b')(x) x = Conv2D(512, (3,3), activation='relu', padding='same',name='conv4c')(x) x = Conv2D(512, (3,3), activation='relu', padding='same',name='conv4d')(x) x = MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2), name = 'pool4')(x) # 5th block x = Conv2D(512, (3,3), activation='relu', padding='same',name='conv5a')(x) x = Conv2D(512, (3,3), activation='relu', padding='same',name='conv5b')(x) x = Conv2D(512, (3,3), activation='relu', padding='same',name='conv5c')(x) x = Conv2D(512, (3,3), activation='relu', padding='same',name='conv5d')(x) x = MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2), name = 'pool5')(x) # full connection x = Flatten()(x) x = Dense(4096, activation='relu', name='fc6')(x) # x = Dropout(0.5)(x) x = Dense(4096, activation='relu', name='fc7')(x) # x = Dropout(0.5)(x) output_tensor = Dense(nb_classes, activation='softmax', name='fc8')(x) model = Model(input_tensor, output_tensor) return model model=VGG19(1000, (224, 224, 3)) model.summary()

import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, Dropout, UpSampling2D, concatenate def unet(input_shape=(256, 256, 1), num_classes=2): inputs = Input(input_shape) # Contracting Path conv1 = Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(inputs) conv1 = Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv1) pool1 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv1) conv2 = Conv2D(128, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(pool1) conv2 = Conv2D(128, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv2) pool2 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv2) conv3 = Conv2D(256, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(pool2) conv3 = Conv2D(256, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv3) pool3 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv3) conv4 = Conv2D(512, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(pool3) conv4 = Conv2D(512, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv4) drop4 = Dropout(0.5)(conv4) pool4 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(drop4) # Bottom conv5 = Conv2D(1024, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(pool4) conv5 = Conv2D(1024, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv5) drop5 = Dropout(0.5)(conv5) # Expanding Path up6 = Conv2D(512, 2, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(UpSampling2D(size=(2, 2))(drop5)) merge6 = concatenate([drop4, up6], axis=3) conv6 = Conv2D(512, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(merge6) conv6 = Conv2D(512, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv6) up7 = Conv2D(256, 2, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(UpSampling2D(size=(2, 2))(conv6)) merge7 = concatenate([conv3, up7], axis=3) conv7 = Conv2D(256, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(merge7) conv7 = Conv2D(256, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv7) up8 = Conv2D(128, 2, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(UpSampling2D(size=(2, 2))(conv7)) merge8 = concatenate([conv2, up8], axis=3) conv8 = Conv2D(128, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(merge8) conv8 = Conv2D(128, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv8) up9 = Conv2D(64, 2, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(UpSampling2D(size=(2, 2))(conv8)) merge9 = concatenate([conv1, up9], axis=3) conv9 = Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(merge9) conv9 = Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv9) # Output outputs = Conv2D(num_classes, 1, activation='softmax')(conv9) model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs) return model错在哪

import tensorflow as tf import pickle import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import matplotlib.pyplot as plt # 从Excel文件中读取数据 data = pd.read_excel('D:\python-learn\data.xlsx', engine='openpyxl') input_data = data.iloc[:, :12].values #获取Excel文件中第1列到第12列的数据 output_data = data.iloc[:, 12:].values #获取Excel文件中第13列到最后一列的数据 # 数据归一化处理 scaler_input = MinMaxScaler() scaler_output = MinMaxScaler() input_data = scaler_input.fit_transform(input_data) output_data = scaler_output.fit_transform(output_data) # 划分训练集和验证集 X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(input_data, output_data, test_size=0.1, random_state=42) # 定义神经网络模型 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Input(shape=(12,)), tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.1)), tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.1)), tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.1)), tf.keras.layers.Dense(8, activation='linear') ]) # 编译模型 model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001), loss='mse') # 定义学习率衰减 def scheduler(epoch, lr): if epoch % 50 == 0 and epoch != 0: return lr * 0.1 else: return lr callback = tf.keras.callbacks.LearningRateScheduler(scheduler) # 训练模型 history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), epochs=200, batch_size=50, callbacks=[callback])这个代码中训练的数据是怎么样读取如何进行训练的(详细说明)

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