Результаты поиска по запросу "deep-learning"
, Вы можете сделать прогноз сразу после учебного процесса. Или есть конкретная причина для этого?
чил сеть LSTM для прогнозирования цены акций. После того, как хорошо обучил модель, когда я пытался сохранить и перезагрузить модель и ввести новые данные для прогнозирования цены акций. Я получил ошибку. Процесс завершен с кодом выхода 0 Эта ...
Помимо этого, вы можете представить нам немного меньший пример и немного подробнее определить вашу проблему. Если что-то не так, оставьте комментарий с подробным объяснением проблемы (например, почему вы полагаете, что ваша реализация неверна).
код пытается использовать пользовательскую реализацию dropout: %reset -f import torch import torch.nn as nn # import torchvision # import torchvision.transforms as transforms import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as ...
черт возьми, да
аюсь создать простую модель глубокого обучения для прогнозированияy=x**2 Но, похоже, глубокое обучение не в состоянии изучить общую функциювыходит за рамки его тренировочного набора. Интуитивно я могу думать, что нейронная сеть может не ...
@Jatentaki Чтобы уточнить, я имел в виду разницу между двумя случаями в записной книжке IPython. Один, где я загружаю значения как тип 'float32' (приводит к значениям Черный 0 - Белый 255), делит значения на стандартное и среднее значения набора данных (33 и 78), а другой, где я загружаю значения как тип ' uint8 '(приводит к значениям Black 0 - White 1) и разделите значения на стандартное и среднее значения в этом представлении (0,13 и 0,30).
ного новичок в этой области и поэтому решил работать над набором данных MNIST. Я в значительной степени адаптировал весь ...
@ blue-phoenox, добро пожаловать
ю, что можно заморозить отдельные слои в сети, например, чтобы обучить только последние слои предварительно обученной модели. То, что я ищу, - это способ применения определенных уровней обучения к различным слоям. Так, например, очень низкая ...
предсказывается из входной последовательности в
ичок в ML и только царапаю его поверхность, поэтому прошу прощения, если мой вопрос не имеет смысла. У меня есть последовательностьнепрерывный измерения для какого-либо объекта (захват его веса, размера, температуры, ...) идискретный столбец, ...
Прокомментируйте это:
одель определяется так: model = keras.models.Sequential() model.add(layers.Embedding(max_features, 128, input_length=max_len, input_shape=(max_len,), name='embed')) model.add(layers.Conv1D(32, 7, ...
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, ...
@AliGalip: Здорово, приятно слышать; позвольте мне добавить мои собственные, а также ваши замечания, к самому ответу для удобства пользования. Пакеты, связанные с числовыми вычислениями, огромны и имеют сложные взаимозависимости, поэтому вам может пригодиться рабочий процесс, который вращается вокруг создания новой среды каждый раз, когда вы начинаете новый проект. Это дает дополнительное преимущество в ускорении печально известного процесса «индексации пакетов», который запускает PyCharm.
отал над изучением искусственного интеллекта и программированием на Python. Я работал над проектом и решил обновить некоторые пакеты Python, которые не были новыми для работы, после чего что-то случилось, и я не могу скомпилировать свои коды. Я ...
Это все правильно. Но это не относится к моему случаю, так как я делаю этот единственный тренировочный шаг после того, как уже долгое время тренирую модель и вижу, что потери становятся стабильными во время тренировки. Проблема заключалась в том, что эта стабильная потеря, которую я вижу во время тренировок, очень сильно отличается от той, что я получаю при оценке. Извините, если мое описание проблемы сбило с толку.
аюсь создать модель в Керасе, чтобы делать численные прогнозы по фотографиям. Моя модель имеетdensenet121 сверточное основание, с несколькими дополнительными слоями сверху. Все слои, кроме двух последних, установлены наlayer.trainable = False, ...