Как работает нормализация?

А не подскажете, в чем разница между расчетами по первым 200К и по всему датасету?

Каков принцип проверки в ImageDataGenerator?

freeExec, ну да, написано в описании параметра, что нужен, только непонятно с какой целью. Вероятно, чтобы самому им пользоваться.

Для чего нужен параметр seed в flow_from_directory?

Или это то же самое, что и numpy.random.seed?

Метод random.seed() задает начальные условия для генератора случайных чисел.

Генератор инициализированный одними и теми же начальными условиями, выдает абсолютно идентичные случайные последовательности.

Параметры:
seed - целое положительное число.
Число в интервале [0, 2**32] - определяет внутреннее состояние генератора..

Для чего нужен параметр seed в flow_from_directory?

А можно пример с пояснением результатов?

Каков принцип проверки в ImageDataGenerator?

Не совсем понятно на что влияет параметр "subset". Я думал он отключает перемешивание и трансформацию изображений. Значит перемешивание тоже нужно отключать?

Какие бывают типы целей при обучении модели в Keras?

Владимир Олохтонов, спасибо! Пока больше нет вопросов.

Какие бывают типы целей при обучении модели в Keras?

Владимир Олохтонов, Документация? Я бы не стал так громко называть комментарии к коду вынесенные на сайт. Ну вот допустим есть метод fit. Если я ему передам в первом случае array(1,2,3), а во-втором array([1],[2],[3]). Правильными будут оба случая? Второй случай описан как массив из которого вычисляется среднее? Во всяком случае я так понял из описания https://keras.io/losses/

Фактически оптимизированная цель - это среднее значение выходного массива по всем точкам данных.

The actual optimized objective is the mean of the output array across all datapoints.

Какие бывают типы целей при обучении модели в Keras?

Владимир Олохтонов, спасибо, интересный пример. К сожалению, пока не мой уровень. А почему в этом примере методу train_on_batch в качестве таргетов передается двумерный массив (РазмерПакета, 1), а в другом примере (3.5-classifying-movie-reviews.py), с той-же функцией потерь, но методу fit передается уже одномерный массив (КоличествоОбразцов, )?

Какие бывают типы целей при обучении модели в Keras?

Владимир Олохтонов, ну да, именно это меня и интересует. Хотелось бы посмотреть простой пример, где в качестве таргета выступает либо массив RGB либо одно значение (R,G,B).

Какие бывают типы целей при обучении модели в Keras?

Спасибо, картинки не нужны. Вопрос, по-моему, был довольно четкий. Какого вида кроме числа или разреженного двоичного вектора может быть цель у метода model.fit. Я так понял, что больше никакого. Вид цели зависит от функции потерь или от функции активации? Спасибо за ссылки. Правда из первого примера я увидел только прямое кодирование, во втором по-моему вообще нет никаких примеров.

Какие бывают типы целей при обучении модели в Keras?

Не совсем понял, что такое вероятность каждого из слов. Как вообще обучить распознавать цепочку слов? Если можно, пример простой.

Какие бывают типы целей при обучении модели в Keras?

Т.е. цель не может состоять из цепочки индексов слов?