Resultados de la búsqueda a petición "deep-learning"
keras carga el error del modelo al intentar cargar un archivo de peso que contiene 17 capas en un modelo con 0 capas
Actualmente estoy trabajando en el modelo vgg16 con keras. Afino el modelo vgg con algunas de mis capas. Después de ajustar mi modelo (entrenamiento), guardo mi modelo conmodel.save('name.h5'). Se puede guardar sin problema. Sin embargo, cuando ...
omportamiento extraño de la función de pérdida en el modelo de Keras, con base convolucional preformad
Estoy tratando de crear un modelo en Keras para hacer predicciones numéricas de las imágenes. Mi modelo tiene densenet121 base convolucional, con un par de capas adicionales en la parte superior. Todas las capas, excepto las dos últimas, se ...
AttributeError: el módulo 'tensorflow.python.training.checkpointable' no tiene el atributo 'CheckpointableBase'
He estado trabajando para aprender inteligencia artificial y cómo codificar con Python. Estaba trabajando en un proyecto y decidí actualizar algunos paquetes de Python que no eran nuevos para trabajar, entonces sucedió algo y no puedo compilar ...
Keras etiqueta de segmentación semántica multiclase
Para segmentaciones semánticas, generalmente terminas siendo la última capa algo así como output = Conv2D(num_classes, (1, 1), activation='softmax') Mi pregunta es, ¿cómo preparo las etiquetas para esto? Por ejemplo, si tengo 10 clases para ...
Keras plot_model no muestra la capa de entrada correctamente
Mi modelo se define como tal: model = keras.models.Sequential() model.add(layers.Embedding(max_features, 128, input_length=max_len, input_shape=(max_len,), name='embed')) model.add(layers.Conv1D(32, 7, ...
LSTM en datos secuenciales, prediciendo una columna discreta
Soy nuevo en ML y solo rasco su superficie, así que me disculpo si mi pregunta no tiene sentido. Tengo una secuencia decontinu medidas para algún objeto (capturando su peso, tamaño, temperatura, ...) y unadiscret columna que determina la ...
¿Cómo aplicar la tasa de aprendizaje por capas en Pytorch?
Sé que es posible congelar capas individuales en una red, por ejemplo, para entrenar solo las últimas capas de un modelo previamente entrenado. Lo que estoy buscando es una forma de aplicar ciertas tasas de aprendizaje a diferentes capas. ...
Incremento inesperado en el error de validación en MNIST Pytorch
Soy un poco nuevo en todo el campo y, por lo tanto, decidí trabajar en el conjunto de datos MNIST. Casi adapté todo el código ...
El aprendizaje profundo es malo para ajustar funciones simples no lineales fuera del alcance del entrenamiento?
stoy tratando de crear un modelo simple basado en el aprendizaje profundo para predeciry=x**2 Pero parece que el aprendizaje profundo no puede aprender la función general fuera del alcance de su conjunto de entrenamiento. e manera intuitiva, ...
Implementación de la deserción desde cero
Este código intenta utilizar una implementación personalizada de abandono: %reset -f import torch import torch.nn as nn # import torchvision # import torchvision.transforms as transforms import torch import torch.nn as nn ...