Resultados da pesquisa a pedido "deep-learning"
A rede neural sempre prediz a mesma classe
Estou tentando implementar uma rede neural que classifique imagens em uma das duas categorias distintas. O problema é, no entanto, que atualmente sempre prevê 0 para qualquer entrada e não sei ao certo por quê. Aqui está o meu método de extração ...
LSTM em dados sequenciais, prevendo uma coluna discreta
Eu sou novo no ML e só estou arranhando sua superfície, então peço desculpas se minha pergunta não faz sentido. Eu tenho uma sequência decontínuo medições para algum objeto (capturando seu peso, tamanho, temperatura, ...) e umadiscreto coluna ...
Como inicializar pesos no PyTorch?
Como inicializar os pesos e preconceitos (por exemplo, com inicialização He ou Xavier) em uma rede no PyTorch?
Arte do Google Deep Dream: como escolher uma camada em uma rede neural e aprimorá-la
Estou interessado em um post recente do Google que descreva o uso denn fazer arte. Estou particularmente interessado em uma técnica: “Nesse caso, simplesmente alimentamos a rede com uma imagem ou foto arbitrária e deixamos a rede analisar a ...
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')) ...
Ajuste fino do modelo GoogLeNet
Treinei o modelo GoogLeNet do zero. Mas não me deu os resultados promissores. Como alternativa, eu gostaria de fazer um ajuste fino do modelo GoogLeNet no meu conjunto de dados. Alguém sabe quais são os passos que devo seguir?
Erro de Keras "Você deve alimentar um valor para o tensor de marcador de posição 'bidirecional_1 / keras_learning_phase' com dtype bool"
Recebo o seguinte erro para o trecho de código abaixo: Você deve alimentar um valor para o tensor do espaço reservado 'bidirectional_1 / keras_learning_phase' com dtype bool Se eu adicionar a camada dropoutmodel.add(Dropout(dropout)), funciona. ...
Perda de entropia cruzada sigmóide de Caffe
Estou usando a função de perda de entropia cruzada sigmóide para um problema de classificação de vários rótulos, conforme definido poreste ...
Ajuste de parâmetros para o algoritmo de aprendizado Perceptron
Estou tendo um problema ao tentar descobrir como ajustar os parâmetros do meu algoritmo perceptron para que ele funcione relativamente bem em dados não vistos. Eu implementei um algoritmo de perceptron de trabalho verificado e gostaria ...
Por que embaralhar minha validação definida no Keras altera o desempenho do meu modelo?
Por que estou confuso: Se eu testar meu modelo nos exemplos [A, B, C], ele obterá uma certa precisão. Se eu testar o mesmo modelo nos exemplos [C, B, A], ele deverá obter a mesma precisão. Em outras palavras, embaralhar os exemplos não deve ...