Результаты поиска по запросу "conv-neural-network"
Многократный вызов «годится» в Керасе
Я работаю над CNN над несколькими сотнями гигабайт изображений. Я создал обучающую функцию, которая откусывает 4Gb-фрагменты этих изображений и вызовов.
Как создать caffe.deploy из train.prototxt
Это моеtrain.prototxt, А это мойdeploy.prototxt.Когда я хочу загрузить свой файл развертывания, я получаю эту ошибку:
Больше подробностей. Здесь я делюсь примером кода, надеюсь, это поможет
тоящее время я ищу способ объединить выходные данные нескольких моделей в одну модель, мне нужно создать сеть CNN, которая выполняет классификацию.Изображени...
Короче говоря, нормализация уменьшает сложность проблемы, которую пытается решить ваша сеть. Это может потенциально повысить точность вашей модели и ускорить обучение. Вы приводите данные в одном масштабе и уменьшаете дисперсию. Ни один из весов в сети не тратится впустую на нормализацию для вас, что означает, что они могут использоваться более эффективно для решения стоящей перед вами задачи.
тировал некоторые сетевые архитектуры в Керасе для классификации набора данных MNIST. Я реализовал тот, который похож на LeNet. Мне показалось, что в примерах, которые я нашел в интернете, есть шаг нормализации данных. Например: X_train /= ...
https://keras.io/activations/#softmax
емантических сегментов вы обычно заканчиваете тем, что последний уровень output = Conv2D(num_classes, (1, 1), activation='softmax') У меня вопрос, как мне подготовить этикетки для этого? Например, если у меня есть 10 классов для идентификации, ...
Потом наконец
то я застрял с вопросом о том, как объединить CNN с RNN в Керасе. Во время публикации вопроса кто-то указал мне, что это правильный подход к проблеме. Видимо, я просто что-то упустил из исходного кода, что заставило меня ответить на мой ...