小编Alo*_*orz的帖子

从Keras文档:

dropout:浮点数介于0和1之间.为输入的线性变换而下降的单位的分数.

recurrent_dropout:浮点数在0和1之间.对于循环状态的线性变换,单位的分数下降.

任何人都可以指出每个辍学下面的图像在哪里发生？

什么时候比另一个更好？是一个比另一个更快还是唯一的区别是假或零的回报？

在mongoDB的文档中,它说:"在版本3.0中更改:dropDups选项不再可用."

如果我真的想创建一个唯一的索引并销毁重复的条目,我还能做什么(除了降级)？

请记住,我每秒收到大约300个插入,所以我不能删除所有重复项,并希望在我完成索引编制时不会有任何内容.

(def x 1)
user=> '`~x
x
user=> `'~x
(quote 1)

任何人都可以解释一下如何逐步评估它？

来自"Clojure的喜悦"一书:

第一个例子:

(def fifth (comp first rest rest rest rest))
(fifth [1 2 3 4 5])
;=> e

第二个例子:

(defn fnth [n]
  (apply comp
    (cons first
      (take (dec n) (repeat rest)))))
((fnth 5) '[a b c d e])
;=> e

为什么在第二个例子中(但不是在第一个例子中)我需要一个撇号？没有一个第二个例子会引发错误.

我想在 2 个训练模型的输出之前连接最后一层，并有一个使用合并层进行预测的新模型。以下是我的代码的相关部分：

model1 = load_model("model1_location.model")
model2 = load_model("model1_location.model")
merged_model = Sequential(name='merged_model')
merged_model.add(merge([model1.layers[-1],model2.layers[-1]]))
merged_model.add(Dense(3, activation='softmax'))

上面的代码给出了以下错误：

ValueError: Layer merge_2 was called with an input that isn't a symbolic tensor. Received type: <class 'keras.layers.core.Dense'>.

组合这些模型的正确方法是什么，或者如何从图层中获取符号张量？