Resultados da pesquisa a pedido "deep-learning"
Como calcular o número total de parâmetros em uma rede neural convolucional?
como calcular o número total de parâmetros em uma rede CNN aqui está o código: input_shape = (32, 32, 1) flat_input_size = input_shape[0]*input_shape[1]*input_shape[2] num_classes = 4 cnn_model = Sequential() cnn_model.add(Conv2D(32, (3, 3), ...
o que significa implantar color_content_masks = deepcopy (color_content_masks) no código do Torch7 abaixo?
if is_pooling then for k = 1, #color_codes do color_content_masks[k] = image.scale(color_content_masks[k], math.ceil(color_content_masks[k]:size(2)/2), math.ceil(color_content_masks[k]:size(1)/2)) color_style_masks[k] ...
Keras substituindo a camada de entrada
O código que eu tenho (que não posso mudar) usa o Resnet commy_input_tensor como o input_tensor. model1 = keras.applications.resnet50.ResNet50(input_tensor=my_input_tensor, weights='imagenet')Investigando oCódigo ...
ruído no resultado da segmentação da imagem
Estou realizando uma tarefa de segmentação de imagens baseada em uma profunda rede neural convolucional. A estrutura da rede é deeste papel [https://arxiv.org/pdf/1706.04737.pdf], e a estrutura pode ser vista na figura: FCN usado na segmentação ...
Aumento da taxa de erro de etiqueta (distância de edição) e perda flutuante?
Estou treinando um modelo de reconhecimento de manuscrito dessa arquitetura: { "network": [ { "layer_type": "l2_normalize" }, { "layer_type": "conv2d", "num_filters": 16, "kernel_size": 5, "stride": 1, "padding": "same" }, { "layer_type": ...
ValueError: a camada `Concatenate` requer entradas com formas correspondentes, exceto o eixo concat
Estou tentando criar um Pix2Pix para o meu projeto e recebo o erro: ValueError: Concatenate A camada requer entradas com formas correspondentes, exceto o eixo concat. Formas de entradas obtidas: [(Nenhuma, 64, 64, 128), (Nenhuma, 63, 63, ...
Comportamento estranho da função de perda no modelo keras, com base convolucional pré-treinada
Estou tentando criar um modelo no Keras para fazer previsões numéricas a partir das imagens. Meu modelo temdensenet121 base convolucional, com duas camadas adicionais no topo. Todas as camadas, exceto as duas últimas, estão ...
API de detecção de objeto TensorFlow: classificação pondera a inicialização ao alterar o número de classes no treinamento usando modelos pré-treinados
Desejo utilizar não apenas os pesos pré-treinados do extrator de recursos, mas também os pesos pré-treinados do classificador / localização das camadas do mapa de recursos para ajustar os modelos de detecção de objetos (SSD) do tensorflow usando ...
Entropia cruzada no PyTorch
Estou um pouco confuso com a perda de entropia cruzada no PyTorch. Considerando este exemplo: import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable output = Variable(torch.FloatTensor([0,0,0,1])).view(1, -1) target ...
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 ...