Resultados da pesquisa a pedido "conv-neural-network"
Obtendo o formato de saída da camada de deconvolução usando tf.nn.conv2d_transpose no tensorflow
De acordo com issopapel [http://www.matthewzeiler.com/pubs/cvpr2010/cvpr2010.pdf], a forma de saída éN + H - 1, N é altura ou largura de entrada,H é a altura ou largura do kernel. Este é um processo inverso óbvio de convolução. ...
Recorte de perda no fluxo do tensor (no DQN do DeepMind)
Estou tentando minha própria implementação do documento DQN por Deepmind no fluxo tensorial e estou tendo dificuldades com o recorte da função de perda. Aqui está um trecho do documento da natureza que descreve o recorte de perda: Também ...
Como dizer ao Keras para parar o treinamento com base no valor da perda?
Atualmente, eu uso o seguinte código: callbacks = [ EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=2, verbose=0), ModelCheckpoint(kfold_weights_path, monitor='val_loss', save_best_only=True, verbose=0), ] model.fit(X_train.astype('float32'), ...
Obtendo uma previsão em Keras
Treinei com sucesso um modelo simples em Keras para classificar imagens: model = Sequential() model.add(Convolution2D(32, 3, 3, border_mode='valid', input_shape=(img_channels, img_rows, img_cols), activation='relu', name='conv1_1')) ...
dimensões de entrada para uma rede convolucional unidimensional em keras
realmente achando difícil entender as dimensões de entrada para o 1d convolucionalcamada [http://keras.io/layers/convolutional/#convolution1d]em keras: Forma de entrada Tensor 3D com forma: (amostras, etapas, input_dim). Forma de saída Tensor ...
Como depurar valores de NaN no TensorFlow?
Eu estava executando o TensorFlow e, por acaso, tenho algo produzindo um NaN. Eu gostaria de saber o que é, mas não sei como fazer isso. A questão principal é que, em um programa processual "normal", eu escreveria apenas uma declaração ...
Chamar o “ajuste” várias vezes no Keras
Estou trabalhando em uma CNN com várias centenas de GB de imagens. Eu criei uma função de treinamento que corta pedaços de 4Gb dessas imagens e chamadasfit sobre cada uma dessas peças. Estou preocupado que só esteja treinando na última peça e não ...
Por que razão Convolution 1x1 é usado em redes neurais profundas?
Estou olhando para a arquitetura InceptionV3 (GoogLeNet) e não consigo entender por que precisamos de camadas conv1x1? Sei como a convolução funciona, mas vejo um lucro com tamanho de patch> 1.
O que faz a operação `conv2d_transpose ()` do TensorFlow?
A documentação para oconv2d_transpose() A operação não explica claramente o que faz: A transposição de conv2d. Essa operação às vezes é chamada de "deconvolução" apósRedes ...
Precisão sempre 1 Regressão Caffe
Meu conjunto de dados contém 400 imagens 32x32x3 e os rótulos contêm o número flutuante (-1,1). Exemplo: faceCroppedImages/img1.jpg 0 faceCroppedImages/img2.jpg 0.0128 faceCroppedImages/img3.jpg 0.0128 faceCroppedImages/img4.jpg ...