卷积神经网络（CNN，或ConvNet）是一类深入的前馈人工神经网络，已成功应用于分析视觉图像。[标签：深度学习]
神经网络模型的训练输入得到错误的形状 ((预期形状=(None, 222, 222, 3), 发现形状=(None, None, 224, 224, 3) ))
所以我尝试使用 Oxford 102 花数据集训练神经网络模型。 但由于某种未知的原因，我在训练时使用 model.fit 出现错误，以下是与...相关的部分
二进制交叉熵类型错误问题：TypeError: Invalid keywords argument(s) in `compile()`: ({'matrics'},)
classifier.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='rmsprop',matrics=["accuracy"]) 类型错误：compile() 中的关键字参数无效：({'matrics'},)。有效的关键字参数
我一直在尝试对自闭症进行分类并拥有一个 CNN 模型。迄今为止论文中的最佳准确率约为 70-73%~，而我的模型在不同参数下的准确率约为 65-70%。我有...
运行时错误：形状“[-1, 784]”对于大小 614400 的输入无效
我正在练习实现“自动编码变量贝叶斯（VAE）”论文的代码。 然而，错误“RuntimeError:shape [16, 1, 28, 28] is invalid for input of size 37632”哈哈...
问题 当我尝试自动化 CNN Canny Edge 检测管道时遇到问题，其中许多文件作为输入给出，并且每个文件都通过 Canny Edge 检测 CNN 算法运行。 他...
我想了解如何在coco数据集的分割部分中定义内部或内部多边形 我想教卷积网络识别构建多边形中的孔 示例...
类型错误：意外的关键字参数传递给优化器：learning_rate
我正在尝试加载在 Azure VM 上训练的 Keras 模型（NC 促销版）。但我收到以下错误。 类型错误：意外的关键字参数传递给优化器：learning_rate 电子数据交换...
我正在使用 keras 的图像数据生成器进行图像分类。 模型=顺序（） model.add(Conv2D(16,(3,3),activation="relu",padding='相同',input_shape=(320,175,3))) # 模型.add(
使用 alexNet 和 HDF5 DataSetGenerator 以及 AlexNet architecur 进行dogs_vs_cats 分类
我正在尝试使用 google colab 笔记本运行代码来分类图像是否为狗或猫，但出现错误。我想问是否有人找到了这个问题的解决方案。 我要上课...
ValueError：层“sequential_1”的输入0与该层不兼容：预期形状=（无，224，224，3），发现形状=（224，224，3）
我一直在研究疟疾数据集，这是我的数据集处理和准备代码： 数据加载 def splits(数据集, TRAIN_RATIO, VAL_RATIO, TEST_RATIO): DATASET_SIZE = len(数据集)
从网页中的用户获取文件并将这些文件传递给另一个Python脚本
我正在使用flask、html、css构建一个网页。在该网页中，有一个下拉菜单，其中有 8 个选项，每个选项对应一个 .h5 文件。还有接受图像的文件上传选项。不...
sequential8 层的输入 0 与该层不兼容：预期输入形状的轴 -1 值为 1，但收到的输入形状为 (32, 1, 21)
我正在使用 Keras 构建 CNN，但它显示错误。代码如下： input_shape = (21,) # 对于表格数据，添加通道维度 1 模型 = models.Sequential() #
假设，我有一个张量 tfDataSet 如下： 数据3d = [ [[7.042 9.118 0.1.1.1.1.1.0.0.1.] [5.781 5.488 7.47 0.0.0.0.1.1.0....
向 LSTM pytorch 模型添加 CNN 层以进行时间序列预测时出错
我有一个用于多元时间序列预测的 Pytorch LSTM 模型。效果很好。但我想在模型中添加一个 CNN 层。我的问题是，当我添加 CNN 层时出现错误，因为我无法添加
使用 CNN 输入形状 - RuntimeError: shape '[32, 3, 8, 12]' 对于大小的输入无效
我正在处理尺寸 = (432,288) 的 RGB 图像，这是尝试使用 Conv2DTranspose（上采样）层构建生成器的 (3/2) 的比率。 噪声向量的形状为 (32,96)，其中...
在此输入图像描述 我在做cnn，我对此很好奇。 我了解到 CNN 过滤器的大小必须小于输入形状，但是当我运行这样的代码时，指标就会受到影响......
在 google Colab 中训练 CNN 模型时陷入第一个 Epoch
我创建了一个模型来识别植物病害。我预计能识别 10 种疾病。在 jupyter 笔记本中，它运行良好，但由于 GPU 限制而速度很慢。然后我决定在 goo 中运行该模型......
使用 CNN 模型在 google colab 中弹出一些参数错误
历史=模型.fit( 火车图像， steps_per_epoch=len(train_images), 验证数据=val_images， 验证步骤=len(val_images), 纪元=35， 回调=[ 提早停止...
我想在多个输入图像上训练卷积神经网络。我的图像尺寸为 240x360，颜色为 RGB。因此我的输入图像的形状为 3x240x360。现在我想使用
如何在 PyTorch 中实现的 CNN 中的 Conv3D 中查找内核/滤波器维度？
我正在运行一个输入尺寸为 1x24x24x8 的模型。 （1为输入通道） 输入将经过编码如下的卷积层： nn.Sequential(OrderedDict([ (名称+'conv1',nn....