Результаты поиска по запросу "deep-learning"
Да, я привык сталкиваться с той же ошибкой: «Ошибка загрузки модели keras при попытке загрузить файл весов, содержащий 17 слоев, в модель с 0 слоями», потому что выглядит, как будто это примерно 2 куска »в функции Load_model из Keras. Но если вместо load_model = "file" вы бросаете вызов модели, а затем загружаете веса. Это работает. Проблема возникает только при попытке загрузить load_model.
тоящее время я работаю над моделью vgg16 с керасом. Я тонко настраиваю модель VGG с некоторыми моими слоями. После подгонки моей модели (тренировки) я сохраняю свою модель сmodel.save('name.h5'), Это может быть сохранено без проблем. Тем не ...
как изменить набор данных, он уже содержит временные ряды для каждого пациента, и каждый пациент имеет несколько строк со своим временем
аюсь построить модель RNN / LSTM для двоичной классификации 0 или 1 образец моего набора данных (номер пациента, время в миллисекундах / сек., нормализация X Y и Z, эксцесс, перекос, наклон, крен и рыскание, ...
Добавление количества каналов - это условия смещения.
ассчитать общее количество параметров в сети CNN вот код: 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), ...
Мы можем ясно видеть, что помехи в форме крестовины удалены по сравнению с картинкой, прилагаемой к вопросу.
аю задачу сегментации изображения на основе глубоко сверточной нейронной сети. Структура сети изЭта бумага [https://arxiv.org/pdf/1706.04737.pdf]и структуру можно увидеть на картинке:FCN используется в сегментации ...
Итак, вот еще одно решение. Ключом для меня было использование «_layers» вместо «layer». Последний только, кажется, возвращает копию.
который у меня есть (который я не могу изменить) использует Resnet сmy_input_tensor в качестве input_tensor. model1 = keras.applications.resnet50.ResNet50(input_tensor=my_input_tensor, weights='imagenet')Расследованиеисходный ...
спасибо за Ваш ответ. Я должен признать, что это не очень хороший вопрос, и он будет закрыт. в любом случае, глубокая копия здесь на самом деле очень нужна, так как нам нужно наследовать settable после того, как color_content_masks перейдет в сеть.
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] ...
Вот
нициализировать весовые коэффициенты и смещения (например, при инициализации He или Xavier) в сети в PyTorch?
Кросс-Энтропия-Loss
немного смущает потеря энтропии в PyTorch. Учитывая этот пример: import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable output = Variable(torch.FloatTensor([0,0,0,1])).view(1, -1) target = Variable(torch.LongTensor([3])) ...
Спасибо за ваш отзыв. Я дважды проверю tfrecord (извлеките из него данные изображения). По вашему опыту, есть другой вопрос, есть ли другой подход к отладке производительности мешка (например, проверка весов в слоях классификации), помимо рассмотрения "полной потери" и "mAP"? Спасибо.
у использовать не только предварительно обученные веса экстрактора объектов, но также предварительно обученные веса классификатора / локализации слоев карты объектов для тонкой настройки моделей обнаружения объектов с тензорным потоком ...
Я думаю, что это должно решить вашу проблему.
аюсь создать Pix2Pix для своего проекта и получаю сообщение об ошибке: ValueError: Concatenate Для слоя требуются входные данные с соответствующими формами, за исключением оси concat. Получил формы ввода: [(Нет, 64, 64, 128), (Нет, 63, 63, ...