dropout_rate=0.5

时间: 2023-12-13 09:03:56 浏览: 192
ZIP

Tensorflow 实现dropout解决过拟合.zip

star5星 · 资源好评率100%
在这个模型中，dropout_rate=0.5指的是在Dense层中使用了50%的dropout率。Dropout是一种正则化技术，用于防止模型过拟合。具体来说，每个神经元有50%的概率被随机地丢弃，这样可以强制模型在训练过程中不依赖于任何一个特定的神经元，从而减少过拟合的风险。在测试阶段，不会应用dropout，而是将所有神经元保留下来，以便利用整个模型进行预测。通常情况下，较高的dropout率可以更好地防止过拟合，但也会影响模型的性能和训练速度。
阅读全文

相关推荐

zip

pytorch-lr-dropout:PyTorch中的“学习率下降”

python main.py --lr=.1 --lr_dropout_rate=0.5 原始代码来自回购。 它使用记录指标。 此实现不添加标准辍学。 初步结果 香草方法来自pytorch-cifar ：SGD的lr=.1, momentum=.9, weight_decay=5e-4, batch_size=128...
zip

Learning-Rate-Dropout:Pytorch实现学习率下降

python main.py --model=resnet --optim=adam_lrd --lr=0.001 --LRD_p=0.5 python main.py --model=resnet --optim=adam --lr=0.001 python main.py --model=resnet --optim=sgd_lrd --lr=0.1 --LRD_p=0.5 python ...

解释这段代码：input_dim = X_train.shape[1] epochs = 100 batch_size = 32 learning_rate = 0.1 dropout_rate = 0.5

这段代码是为了定义神经网络训练的一些参数： - input_dim 是指输入数据的维度，即 X_train 数据的列数。...dropout_rate 值越高，忽略神经元的比例越高，一般建议在 0.2 ~ 0.5 之间选择一个合适的值。

在以下这段代码后面继续添加输出测试集、训练集AUC、f1_score、准确率的代码：# 定义模型参数 input_dim = X_train.shape[1] epochs = 100 batch_size = 32 learning_rate = 0.1 dropout_rate = 0.5 # 定义模型结构 def create_model(): model = Sequential() model.add(Dense(128, input_dim=input_dim, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) optimizer = Adam(learning_rate=learning_rate) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy']) return model # 5折交叉验证 kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) cv_scores = [] for train_index, test_index in kf.split(X_train): # 划分训练集和验证集 X_train_fold, X_val_fold = X_train.iloc[train_index], X_train.iloc[test_index] y_train_fold, y_val_fold = y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[train_index], y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[test_index] # 创建模型 model = create_model() # 定义早停策略 early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, verbose=1) # 训练模型 model.fit(X_train_fold, y_train_fold, validation_data=(X_val_fold, y_val_fold), epochs=epochs, batch_size=batch_size, callbacks=[early_stopping], verbose=1) # 预测验证集 y_pred = model.predict(X_val_fold) # 计算AUC指标 auc = roc_auc_score(y_val_fold, y_pred) cv_scores.append(auc) # 输出交叉验证结果 print('CV AUC:', np.mean(cv_scores)) # 在全量数据上重新训练模型 model = create_model() model.fit(X_train, y_train_forced_turnover_nolimited, epochs=epochs, batch_size=batch_size, verbose=1)

# 测试集结果 test_pred = model.predict(X_test) test_auc = roc_auc_score(y_test_forced_turnover_nolimited, test_pred) test_f1_score = f1_score(y_test_forced_turnover_nolimited, np.round(test_pred)) ...

帮我纠正这段代码# 定义模型参数 input_dim = X_train.shape[1] epochs = 100 batch_size = 32 lr = 0.001 dropout_rate = 0.5 # 定义模型结构 def create_model(): model = Sequential() model.add(Dense(64, input_dim=input_dim, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) optimizer = Adam(lr=lr) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy']) return model # 5折交叉验证 kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) cv_scores = [] for train_index, test_index in kf.split(X_train): # 划分训练集和验证集 X_train_fold, X_val_fold = X_train.iloc[train_index], X_train.iloc[test_index] y_train_fold, y_val_fold = y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[train_index], y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[test_index] # 创建模型 model = create_model() # 定义早停策略 early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, verbose=1) # 训练模型 model.fit(X_train_fold, y_train_fold, validation_data=(X_val_fold, y_val_fold), epochs=epochs, batch_size=batch_size, callbacks=[early_stopping], verbose=1) # 预测验证集 y_pred = model.predict(X_val_fold) # 计算AUC指标 auc = roc_auc_score(y_val_fold, y_pred) cv_scores.append(auc) # 输出交叉验证结果 print('CV AUC:', np.mean(cv_scores)) # 在全量数据上重新训练模型 model = create_model() model.fit(X_train, y_train_forced_turnover_nolimited, epochs=epochs, batch_size=batch_size, verbose=1)

- 可以根据实际情况调整模型参数，例如调整Dense层的大小、dropout率、学习率等等。 - 可以尝试使用其他的交叉验证方法，例如StratifiedKFold，来得到更稳定的结果。 - 可以尝试使用其他的优化器，例如SGD或者...

trainsets = pd.read_csv('/Users/zhangxinyu/Desktop/trainsets82.csv') testsets = pd.read_csv('/Users/zhangxinyu/Desktop/testsets82.csv') y_train_forced_turnover_nolimited = trainsets['m3_forced_turnover_nolimited'] X_train = trainsets.drop(['m3_P_perf_ind_all_1','m3_P_perf_ind_all_2','m3_P_perf_ind_all_3','m3_P_perf_ind_allind_1',\ 'm3_P_perf_ind_allind_2','m3_P_perf_ind_allind_3','m3_P_perf_ind_year_1','m3_P_perf_ind_year_2',\ 'm3_P_perf_ind_year_3','m3_forced_turnover_nolimited','m3_forced_turnover_3mon',\ 'm3_forced_turnover_6mon','m3_forced_turnover_1year','m3_forced_turnover_3year',\ 'm3_forced_turnover_5year','m3_forced_turnover_10year',\ 'CEOid','CEO_turnover_N','year','Firmid','appo_year'],axis=1) y_test_forced_turnover_nolimited = testsets['m3_forced_turnover_nolimited'] X_test = testsets.drop(['m3_P_perf_ind_all_1','m3_P_perf_ind_all_2','m3_P_perf_ind_all_3','m3_P_perf_ind_allind_1',\ 'm3_P_perf_ind_allind_2','m3_P_perf_ind_allind_3','m3_P_perf_ind_year_1','m3_P_perf_ind_year_2',\ 'm3_P_perf_ind_year_3','m3_forced_turnover_nolimited','m3_forced_turnover_3mon',\ 'm3_forced_turnover_6mon','m3_forced_turnover_1year','m3_forced_turnover_3year',\ 'm3_forced_turnover_5year','m3_forced_turnover_10year',\ 'CEOid','CEO_turnover_N','year','Firmid','appo_year'],axis=1) # 定义模型参数 input_dim = X.shape[1] epochs = 100 batch_size = 32 lr = 0.001 dropout_rate = 0.5 # 定义模型结构 def create_model(): model = Sequential() model.add(Dense(64, input_dim=input_dim, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) optimizer = Adam(lr=lr) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy']) return model # 5折交叉验证 kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) cv_scores = [] for train_index, test_index in kf.split(X): # 划分训练集和验证集 X_train, X_val = X[train_index], X[test_index] y_train, y_val = y[train_index], y[test_index] # 创建模型 model = create_model() # 定义早停策略 early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, verbose=1) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), epochs=epochs, batch_size=batch_size, callbacks=[early_stopping], verbose=1) # 预测验证集 y_pred = model.predict(X_val) # 计算AUC指标 auc = roc_auc_score(y_val, y_pred) cv_scores.append(auc) # 输出交叉验证结果 print('CV AUC:', np.mean(cv_scores)) # 在全量数据上重新训练模型 model = create_model() model.fit(X, y, epochs=epochs, batch_size=batch_size, verbose=1)

这段代码看起来是进行二分类的机器学习模型训练，采用了神经网络模型，其中有5折交叉验证的步骤，用于评估模型的性能，最终在全量数据上重新训练模型。其中，数据集被分成训练集和测试集，训练集中的特征变量被存储...

self.learning_rate = config.learning_rate self.learning_rates = [self.learning_rate, self.learning_rate * 0.5, self.learning_rate * 0.1] self.learning_rate_boundaries = [50000, 75000] self.max_iter = 10000 self.test_iter = 5000 self.disp_iter = 100 self.snapshot_iter = 5000 self.test_initialization = False self.reg_constant = 0.0 self.data_format = 'channels_first' self.network_parameters = OrderedDict(num_filters_base=config.num_filters_base, activation=config.activation, dropout_ratio=config.dropout_ratio, num_levels=config.num_levels, heatmap_initialization=True, data_format=self.data_format)

- self.learning_rates：学习率列表，根据self.learning_rate计算得到，包括三个值，分别为self.learning_rate、self.learning_rate * 0.5、self.learning_rate * 0.1。 - self.learning_rate_boundaries：学习率...

class HetGraphSAGE(torch.nn.Module): def __init__(self, nfeat1, nfeat2, nhid, out_dim, gamma=0.5, drop_rate=0): super().__init__() self.Linear1 = nn.Linear(nfeat1, nhid) self.Linear2 = nn.Linear(nfeat2, nhid) self.SAGE1 = SAGEConvLayer(nhid, nhid) self.SAGE1_2 = SAGEConvLayer(nhid, nhid) self.SAGE2 = SAGEConvLayer(nhid, nhid) self.SAGE2_2 = SAGEConvLayer(nhid, nhid) self.outLinear = nn.Linear(nhid, out_dim) self.gamma = gamma self.dropout = drop_rate这里的out_dim不用自己赋值吗

是的，您需要为out_dim赋一个值，否则会报错。...其中nfeat1和nfeat2是输入特征的维度，nhid是隐藏层维度，gamma是SAGEConvLayer中的参数，drop_rate是dropout的概率，out_dim是您指定的输出维度。

from keras import applications from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras import optimizers from keras.models import Sequential, Model from keras.layers import Dropout, Flatten, Dense img_width, img_height = 256, 256 batch_size = 16 epochs = 50 train_data_dir = 'C:/Users/Z-/Desktop/kaggle/train' validation_data_dir = 'C:/Users/Z-/Desktop/kaggle/test1' OUT_CATAGORIES = 1 nb_train_samples = 2000 nb_validation_samples = 100 base_model = applications.VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(img_width, img_height, 3)) base_model.summary() for layer in base_model.layers[:15]: layer.trainable = False top_model = Sequential() top_model.add(Flatten(input_shape=base_model.output_shape[1:])) top_model.add(Dense(256, activation='relu')) top_model.add(Dropout(0.5)) top_model.add(Dense(OUT_CATAGORIES, activation='sigmoid')) model = Model(inputs=base_model.input, outputs=top_model(base_model.output)) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizers.SGD(learning_rate=0.0001, momentum=0.9), metrics=['accuracy']) train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255, horizontal_flip=True) test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_data_dir, target_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size, class_mode='binary') validation_generator = test_datagen.flow_from_directory( validation_data_dir, target_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size, class_mode='binary', shuffle=False ) model.fit_generator( train_generator, steps_per_epoch=nb_train_samples / batch_size, epochs=epochs, validation_data=validation_generator, validation_steps=nb_validation_samples / batch_size, verbose=2, workers=12 ) score = model.evaluate_generator(validation_generator, nb_validation_samples / batch_size) scores = model.predict_generator(validation_generator, nb_validation_samples / batch_size)看看这段代码有什么错误

top_model.add(Dropout(0.5)) top_model.add(Dense(OUT_CATAGORIES, activation='sigmoid')) model = Model(inputs=base_model.input, outputs=top_model(base_model.output)) model.compile(loss='binary_cross...

self.dropout = 0.5 # 随机失活 self.require_improvement = 5000 # 若超过100batch效果还没提升，则提前结束训练 self.num_classes = len(self.class_list) # 类别数 self.n_vocab = 0 # 词表大小，在运行时赋值 self.num_epochs = 6 # epoch数 self.batch_size = 64 # mini-batch大小 self.pad_size = 32 # 每句话处理成的长度(短填长切) self.learning_rate = 5e-5 # 学习率 self.embed = 300 # 字向量维度, 若使用了预训练词向量，则维度统一 self.hidden_size = 256 # lstm隐藏层 self.num_layers = 2 # lstm层数

- self.dropout：随机失活的概率，用于控制模型的过拟合问题； - self.require_improvement：若超过100批次效果还没提升，则提前结束训练； - self.num_classes：模型的分类数目，即标签的个数； - self.n_...

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 # 定义损失函数和优化器 loss_fn = BinaryCrossentropy() generator_optimizer = Adam(learning_rate=0.0002, beta_1=0.5) discriminator_optimizer = Adam(learning_rate=0.0002, beta_1=0.5)

这段代码是关于GAN（生成对抗网络）的实现，其中定义了生成器、判别器和GAN模型，并使用了二元交叉熵作为损失函数、Adam作为优化器。生成器采用了反卷积（Conv2DTranspose）来进行图像的生成，判别器采用了卷积神经...

model = Models.Sequential() model.add(Layers.Conv2D(200,kernel_size=(3,3),activation='relu',input_shape=(150,150,3))) model.add(Layers.Conv2D(180,kernel_size=(3,3),activation='relu')) model.add(Layers.MaxPool2D(5,5)) model.add(Layers.Conv2D(180,kernel_size=(3,3),activation='relu')) model.add(Layers.Conv2D(140,kernel_size=(3,3),activation='relu')) model.add(Layers.Conv2D(100,kernel_size=(3,3),activation='relu')) model.add(Layers.Conv2D(50,kernel_size=(3,3),activation='relu')) model.add(Layers.MaxPool2D(5,5)) model.add(Layers.Flatten()) model.add(Layers.Dense(180,activation='relu')) model.add(Layers.Dense(100,activation='relu')) model.add(Layers.Dense(50,activation='relu')) model.add(Layers.Dropout(rate=0.5)) model.add(Layers.Dense(6,activation='softmax')) model.compile(optimizer=Optimizer.Adam(lr=0.0001),loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['accuracy']) model.summary() # 模型保存成图片 SVG(model_to_dot(model).create(prog='dot', format='svg')) Utils.plot_model(model,to_file='model.png',show_shapes=True)

模型采用了多层卷积层和全连接层，中间加入了最大池化层和 Dropout 正则化层，以减少过拟合。模型使用了 Adam 优化器和 sparse_categorical_crossentropy 损失函数进行训练，评估指标为准确率。同时，使用 SVG(model...

Namespace(aa='rand-m9-mstd0.5-inc0,1,2,3,7,8,9,10,11,12,13,14,6', batch_size=64, clip_grad=None, color_jitter=0.4, cooldown_epochs=10, cutmix=0, cutmix_minmax=None, data_path='../OPTIMAL-31-37', data_set='IMNET', decay_epochs=30, decay_rate=0.1, device='cuda', dist_url='env://', distributed=False, drop=0.01, drop_block=None, drop_path=0.1, epochs=240, eval=False, inat_category='name', input_size=224, load_pretrain=False, lr=0.06, lr_noise=None, lr_noise_pct=0.67, lr_noise_std=1.0, min_lr=1e-05, mixup=0, mixup_mode='batch', mixup_prob=1.0, mixup_switch=True, mixup_switch_prob=0.5, model='seresnext50_32x4d', model_ema=True, model_ema_decay=0.99996, model_ema_force_cpu=False, momentum=0.9, no_aug=False, num_workers=10, opt='sgd', opt_betas=None, opt_eps=1e-08, output_dir='../deit-main/checkpoint/', patience_epochs=10, pin_mem=True, pretrain_address='', print_epoch=2, recount=1, remode='pixel', repeated_aug=False, reprob=0.25, resplit=False, resume='', scale=(0.2, 1.0), sched='cosine', seed=0, smoothing=0.1, start_epoch=0, train_interpolation='bicubic', use_prefetcher=False, warmup_epochs=5, warmup_lr=1e-06, weight_decay=0.0001, world_size=1)给出这段参数的详细解释

- decay_rate: 学习率衰减的比例。 - device: 训练设备，例如 CPU 或 GPU。 - dist_url: 分布式训练的 URL。 - distributed: 是否进行分布式训练。 - drop: Dropout 正则化的比例。 - drop_block: DropBlock 正则化...

这段代码在DepthwiseConv2D层的具体操作def EEGNet(nb_classes, Chans=3, Samples=250, dropoutRate=0.5, kernLength=64, F1=8, D=2, F2=16, norm_rate=0.25, dropoutType='Dropout'): if dropoutType == 'SpatialDropout2D': dropoutType = SpatialDropout2D elif dropoutType == 'Dropout': dropoutType = Dropout else: raise ValueError('dropoutType must be one of SpatialDropout2D ' 'or Dropout, passed as a string.') input1 = Input(shape=(Chans, Samples, 1)) block1 = Conv2D(F1, (1, kernLength), padding='same', input_shape=(Chans, Samples, 1), use_bias=False)(input1) block1 = BatchNormalization()(block1) block1 = DepthwiseConv2D((Chans, 1), use_bias=False, depth_multiplier=D, depthwise_constraint=max_norm(1.))(block1) block1 = BatchNormalization()(block1) block1 = Activation('elu')(block1) block1 = AveragePooling2D((1, 4))(block1) block1 = dropoutType(dropoutRate)(block1) block2 = SeparableConv2D(F2, (1, 16), use_bias=False, padding='same')(block1) block2 = BatchNormalization()(block2) block2 = Activation('elu')(block2) block2 = AveragePooling2D((1, 8))(block2) block2 = dropoutType(dropoutRate)(block2) flatten = Flatten(name='flatten')(block2) dense = Dense(nb_classes, name='dense', kernel_constraint=max_norm(norm_rate))(flatten) softmax = Activation('softmax', name='softmax')(dense) return Model(inputs=input1, outputs=softmax)

此外，模型还包含了一些正则化层，如批归一化层、dropout 层等。其中 DepthwiseConv2D 层是一个深度可分离卷积层，它对输入的每个通道进行独立的卷积操作，然后将输出合并起来。这样可以减少参数数量，从而减小模型...

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D from keras.optimizers import Adam import matplotlib.pyplot as plt import shutil import os # 加载数据集 train_dir = 'path/to/train' val_dir = ''path/to /validation' test_dir = ''path/to /test' batch_size = 20 epochs = 20 img_height, img_width = 150, 150 train_datagen = ImageDataGenerator( rescale=1./255, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True ) val_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_dir, target_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size, class_mode='categorical' ) val_generator = val_datagen.flow_from_directory( val_dir, target_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size, class_mode='categorical' ) test_generator = val_datagen.flow_from_directory( test_dir, target_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size, class_mode='categorical' ) model = Sequential([ Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(img_height, img_width, 3)), MaxPooling2D((2, 2)), Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), MaxPooling2D((2, 2)), Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'), MaxPooling2D((2, 2)), Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'), MaxPooling2D((2, 2)), Flatten(), Dropout(0.5), Dense(512, activation='relu'), Dense(10, activation='softmax') ]) # 编译模型并指定优化器、损失函数和评估指标 model.compile( optimizer=Adam(learning_rate=0.001), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'] ) history = model.fit( train_generator, steps_per_epoch=train_generator.samples // batch_size, epochs=epochs, validation_data=val_generator, validation_steps=val_generator.samples // batch_size ) plt.plot(history.history['accuracy'], label='Training Accuracy') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='Validation Accuracy') plt.legend() plt.show()优化这段代码的验证集的准确率，并加上使用混淆矩阵分析该代码结果的代码

首先，在此代码中可以看到使用了ImageDataGenerator进行图像数据的增强，这是一个非常好的方式，但为了进一步提高验证集的准确率，可以尝试以下几个优化方式： 1. 使用更深的卷积神经网络，例如ResNet、Inception等...

在from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout # 定义卷积神经网络 model = Sequential([ Conv2D(filters=32, kernel_size=(3,3), activation='relu', input_shape=(255,255,1)), MaxPooling2D(pool_size=(2,2)), Conv2D(filters=64, kernel_size=(3,3), activation='relu'), MaxPooling2D(pool_size=(2,2)), Conv2D(filters=128, kernel_size=(3,3), activation='relu'), MaxPooling2D(pool_size=(2,2)), Flatten(), Dense(units=128, activation='relu'), Dropout(0.5), Dense(units=1, activation='sigmoid') ]) model.add(Dense(20, activation='softmax')) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 history = model.fit(X_train, y_train, epochs=10, validation_data=(X_val, y_val)) # 保存模型 model.save('my_model.h5') from sklearn.metrics import confusion_matrix, roc_curve, auc import matplotlib.pyplot as plt # 对测试集进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 将预测结果转换为标签 y_pred_labels = (y_pred > 0.5).astype(int)之后绘制ROC曲线代码

以下是绘制ROC曲线的代码： ...fpr和tpr分别是False Positive Rate和True Positive Rate，是绘制ROC曲线的关键数据。最后，我们计算ROC曲线下面积（AUC）并绘制ROC曲线，以评估模型的性能。

找出这段代码错误import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers class GCNModel(tf.keras.Model): def __init__(self, hidden_dim, output_dim): super(GCNModel, self).__init__() self.gc1 = GraphConvolution(hidden_dim) self.gc2 = GraphConvolution(output_dim) self.relu = layers.ReLU() self.dropout = layers.Dropout(0.5) self.dense = layers.Dense(1) def call(self, inputs): x, adj = inputs x = self.gc1(x, adj) x = self.relu(x) x = self.dropout(x) x = self.gc2(x, adj) x = self.dense(tf.reduce_mean(x, axis=1)) return x loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError() metrics = [tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError(), tf.keras.metrics.RootMeanSquaredError()] optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01) model = GCNModel(hidden_dim=64, output_dim=32) model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn, metrics=metrics) history=model.fit((train_features,train_adj),train_labels,epochs=50,validation_data=((val_features, val_adj), val_labels)) test_scores = model.evaluate((test_features, test_adj), test_labels, verbose=0)

这段代码的错误是缺少GraphConvolution类的定义和导入。需要在代码开头添加类的定义和导入。如果已经定义了GraphConvolution类，则可能是没有导入GraphConvolution类所在的模块。

import tensorflow as tf from tensorflow.keras import datasets, layers, models, optimizers from tensorflow.keras.preprocessing import image_dataset_from_directory import matplotlib.pyplot as plt # 定义数据集路径 data_dir = r'F:\Pycham\project\data\FMD' # 定义图像大小和批处理大小 image_size = (224, 224) batch_size = 32 # 从目录中加载训练数据集 train_ds = image_dataset_from_directory( data_dir, validation_split=0.2, subset="training", seed=123, image_size=image_size, batch_size=batch_size) # 从目录中加载验证数据集 val_ds = image_dataset_from_directory( data_dir, validation_split=0.2, subset="validation", seed=123, image_size=image_size, batch_size=batch_size) # 构建卷积神经网络模型 model = models.Sequential() model.add(layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1./255, input_shape=(image_size[0], image_size[1], 3))) model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='selu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='selu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='selu')) model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='selu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) # 添加全连接层 model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(128, activation='selu')) model.add(layers.Dropout(0.5)) model.add(layers.Dense(64, activation='selu')) model.add(layers.Dense(10)) # 编译模型，使用 SGD 优化器和 Categorical Crossentropy 损失函数 model.compile(optimizer=optimizers.SGD(learning_rate=0.01, momentum=0.9), loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) # 训练模型，共训练 20 轮 history = model.fit(train_ds, epochs=5, validation_data=val_ds) # 绘制训练过程中的准确率和损失曲线 plt.plot(history.history['accuracy'], label='accuracy') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label = 'val_accuracy') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Accuracy') plt.ylim([0.5, 1]) plt.legend(loc='lower right') plt.show() # 在测试集上评估模型准确率 test_loss, test_acc = model.evaluate(val_ds) print(f'测试准确率: {test_acc}')上述代码得出的准确率仅为0.5，请你通过修改学习率等方式修改代码，假设数据集路径为F:\Pycham\project\data\FMD

model.add(layers.Dropout(0.5)) model.add(layers.Dense(64, activation='selu')) model.add(layers.Dense(train_ds.num_classes)) # 编译模型，使用 Adam 优化器和 Categorical Crossentropy 损失函数 model....
zip

声发射定位算法 Matlab 仿真项目源码+文档说明（高分项目）

声发射定位算法 Matlab 仿真项目源码+文档说明（高分项目），含有代码注释，新手也可看懂，个人手打98分项目，导师非常认可的高分项目，毕业设计、期末大作业和课程设计高分必看，下载下来，简单部署，就可以使用。该项目可以直接作为毕设、期末大作业使用，代码都在里面，系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷，具有很高的实际应用价值，项目都经过严格调试，确保可以运行！ 声发射定位算法 Matlab 仿真项目源码+文档说明（高分项目）声发射定位算法 Matlab 仿真项目源码+文档说明（高分项目）声发射定位算法 Matlab 仿真项目源码+文档说明（高分项目）声发射定位算法 Matlab 仿真项目源码+文档说明（高分项目）声发射定位算法 Matlab 仿真项目源码+文档说明（高分项目）声发射定位算法 Matlab 仿真项目源码+文档说明（高分项目）声发射定位算法 Matlab 仿真项目源码+文档说明（高分项目）声发射定位算法 Matlab 仿真项目源码+文档说明（高分项目）声发射定位算法 Matlab 仿真项目源码+文档说明（高分项目）声发射定位算法 Matlab 仿真项目源码+

最新推荐

recommend-type

声发射定位算法 Matlab 仿真项目源码+文档说明（高分项目）

声发射定位算法 Matlab 仿真项目源码+文档说明（高分项目），含有代码注释，新手也可看懂，个人手打98分项目，导师非常认可的高分项目，毕业设计、期末大作业和课程设计高分必看，下载下来，简单部署，就可以使用。该项目可以直接作为毕设、期末大作业使用，代码都在里面，系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷，具有很高的实际应用价值，项目都经过严格调试，确保可以运行！ 声发射定位算法 Matlab 仿真项目源码+文档说明（高分项目）声发射定位算法 Matlab 仿真项目源码+文档说明（高分项目）声发射定位算法 Matlab 仿真项目源码+文档说明（高分项目）声发射定位算法 Matlab 仿真项目源码+文档说明（高分项目）声发射定位算法 Matlab 仿真项目源码+文档说明（高分项目）声发射定位算法 Matlab 仿真项目源码+文档说明（高分项目）声发射定位算法 Matlab 仿真项目源码+文档说明（高分项目）声发射定位算法 Matlab 仿真项目源码+文档说明（高分项目）声发射定位算法 Matlab 仿真项目源码+文档说明（高分项目）声发射定位算法 Matlab 仿真项目源码+
recommend-type

Monkey测试，推包文件

monkey测试，推包文件
recommend-type

【中科院1区】Matlab实现向量加权平均算法INFO-RF锂电池健康状态估计算法研究.rar

1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 替换数据可以直接使用，注释清楚，适合新手
recommend-type

Android圆角进度条控件的设计与应用

资源摘要信息:"Android-RoundCornerProgressBar" 在Android开发领域，一个美观且实用的进度条控件对于提升用户界面的友好性和交互体验至关重要。"Android-RoundCornerProgressBar"是一个特定类型的进度条控件，它不仅提供了进度指示的常规功能，还具备了圆角视觉效果，使其更加美观且适应现代UI设计趋势。此外，该控件还可以根据需求添加图标，进一步丰富进度条的表现形式。 从技术角度出发，实现圆角进度条涉及到Android自定义控件的开发。开发者需要熟悉Android的视图绘制机制，包括但不限于自定义View类、绘制方法（如`onDraw`）、以及属性动画（Property Animation）。实现圆角效果通常会用到`Canvas`类提供的画图方法，例如`drawRoundRect`函数，来绘制具有圆角的矩形。为了添加图标，还需考虑如何在进度条内部适当地放置和绘制图标资源。 在Android Studio这一集成开发环境（IDE）中，自定义View可以通过继承`View`类或者其子类（如`ProgressBar`）来完成。开发者可以定义自己的XML布局文件来描述自定义View的属性，比如圆角的大小、颜色、进度值等。此外，还需要在Java或Kotlin代码中处理用户交互，以及进度更新的逻辑。 在Android中创建圆角进度条的步骤通常如下： 1. 创建自定义View类：继承自`View`类或`ProgressBar`类，并重写`onDraw`方法来自定义绘制逻辑。 2. 定义XML属性：在资源文件夹中定义`attrs.xml`文件，声明自定义属性，如圆角半径、进度颜色等。 3. 绘制圆角矩形：在`onDraw`方法中使用`Canvas`的`drawRoundRect`方法绘制具有圆角的进度条背景。 4. 绘制进度：利用`Paint`类设置进度条颜色和样式，并通过`drawRect`方法绘制当前进度覆盖在圆角矩形上。 5. 添加图标：根据自定义属性中的图标位置属性，在合适的时机绘制图标。 6. 通过编程方式更新进度：在Activity或Fragment中，使用自定义View的方法来编程更新进度值。 7. 实现动画：如果需要，可以通过Android的动画框架实现进度变化的动画效果。 标签中的"Android开发"表明，这些知识点和技能主要面向的是Android平台的开发人员。对于想要在Android应用中实现自定义圆角进度条的开发者来说，他们需要具备一定的Android编程基础，并熟悉相关的开发工具和库。 在"RoundCornerProgressBar-master"压缩包文件的文件名称列表中，我们可以推测这个资源包含了完整的项目代码，包括源代码、资源文件、布局文件、可能的示例代码以及必要的文档说明。开发者通过下载和解压缩这个包，可以得到一个完整的项目，从而可以直接查看代码实现细节，或是将其集成到自己的项目中。 最终，对于希望使用"Android-RoundCornerProgressBar"的开发者，关键在于理解自定义View的创建过程、圆角图形的绘制技术，以及如何在Android应用中集成和使用这些自定义控件。通过上述知识点的学习和实践，开发者能够掌握在Android应用中创建美观且功能丰富的用户界面所需的技能。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【R语言lattice包实战】：从案例到技巧，图形制作不再难

![R语言数据包使用详细教程lattice](http://pfister.ee.duke.edu/images/Nguyen-arxiv11-fig2.jpg) # 1. R语言与lattice包概述 R语言作为统计分析领域内广泛应用的编程语言，凭借其强大的图形功能而受到数据科学家的青睐。在R语言中，lattice包是绘图系统的重要组成部分，它基于trellis图形系统设计，能够高效地创建多变量条件图。本章节将引导读者对lattice包有一个初步的了解，并概述其功能和应用范围。 ## 1.1 R语言中的图形系统 R语言提供了一系列的图形系统，基础图形系统（base graphics）是其
recommend-type

输入正整数n.打出长度为n的菱形

好的，以下是打印菱形的代码实现： ``` #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int main() { int n, i, j; printf("请输入一个正整数n："); scanf("%d", &n); if(n % 2 == 0) { // 如果输入的n是偶数，将其加1变成奇数 n++; } for(i = 0; i < n / 2 + 1; i++) { for(j = 0; j < n / 2 - i; j++) { printf(
recommend-type

mui框架实现带侧边栏的响应式布局

资源摘要信息:"mui实现简单布局.zip" mui是一个基于HTML5的前端框架，它采用了类似Bootstrap的语义化标签，但是专门为移动设备优化。该框架允许开发者使用Web技术快速构建高性能、可定制、跨平台的移动应用。此zip文件可能包含了一个用mui框架实现的简单布局示例，该布局具有侧边栏，能够实现首页内容的切换。 知识点一：mui框架基础 mui框架是一个轻量级的前端库，它提供了一套响应式布局的组件和丰富的API，便于开发者快速上手开发移动应用。mui遵循Web标准，使用HTML、CSS和JavaScript构建应用，它提供了一个类似于jQuery的轻量级库，方便DOM操作和事件处理。mui的核心在于其强大的样式表，通过CSS可以实现各种界面效果。 知识点二：mui的响应式布局 mui框架支持响应式布局，开发者可以通过其提供的标签和类来实现不同屏幕尺寸下的自适应效果。mui框架中的标签通常以“mui-”作为前缀，如mui-container用于创建一个宽度自适应的容器。mui中的布局类，比如mui-row和mui-col，用于创建灵活的栅格系统，方便开发者构建列布局。 知识点三：侧边栏实现 在mui框架中实现侧边栏可以通过多种方式，比如使用mui sidebar组件或者通过布局类来控制侧边栏的位置和宽度。通常，侧边栏会使用mui的绝对定位或者float浮动布局，与主内容区分开来，并通过JavaScript来控制其显示和隐藏。 知识点四：首页内容切换功能 实现首页可切换的功能，通常需要结合mui的JavaScript库来控制DOM元素的显示和隐藏。这可以通过mui提供的事件监听和动画效果来完成。开发者可能会使用mui的开关按钮或者tab标签等组件来实现这一功能。 知识点五：mui的文件结构 该压缩包文件包含的目录结构说明了mui项目的基本结构。其中，"index.html"文件是项目的入口文件，它将展示整个应用的界面。"manifest.json"文件是应用的清单文件，它在Web应用中起到了至关重要的作用，定义了应用的名称、版本、图标和其它配置信息。"css"文件夹包含所有样式表文件，"unpackage"文件夹可能包含了构建应用后的文件，"fonts"文件夹存放字体文件，"js"文件夹则是包含JavaScript代码的地方。 知识点六：mui的打包和分发 mui框架支持项目的打包和分发，开发者可以使用其提供的命令行工具来打包项目，生成可以部署到服务器的静态资源。这一步通常涉及到资源的压缩、合并和优化。打包后，开发者可以将项目作为一个Web应用分发，也可以将其打包为原生应用，比如通过Cordova、PhoneGap等工具打包成可在iOS或Android设备上安装的应用。 知识点七：mui的兼容性和性能优化 mui框架对老旧设备也做了兼容性考虑，保证应用在低端设备上也有较好的性能表现。性能优化方面，mui提供了多种工具和最佳实践，例如使用懒加载、避免全局变量污染、减少DOM操作等策略来提高应用的运行速度和用户体验。 以上内容是根据标题、描述以及文件名称列表推测出的关于mui实现简单布局的知识点。开发者可以通过分析和实践上述知识点来更好地理解和运用mui框架，从而构建出高效且用户友好的移动应用界面。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

【交互式图形】：Shiny应用中lattice包的巧妙应用指南

![R语言数据包使用详细教程lattice](https://blog.morrisopazo.com/wp-content/uploads/Ebook-Tecnicas-de-reduccion-de-dimensionalidad-Morris-Opazo_.jpg) # 1. Shiny与lattice包基础介绍 在数据科学与统计分析的世界中，可视化是一个至关重要的环节，它能够帮助我们直观地理解数据、展示研究成果并有效地传达信息。R语言作为数据分析领域的一个重要工具，其强大的图形能力得到了广泛的认可。在R语言家族中，`lattice`包和`Shiny`应用框架尤其受到关注。本章我们将简