conv-neural-network 相关问题

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]

将图像数据集拆分为 CNN 的训练测试拆分

我正在 Kaggle 上训练 CNN，我的数据由两部分组成：1 个 csv 标签文件和 1 个图像文件夹。如何将kaggle上的数据拆分为训练测试拆分？谢谢。这是一个例子...

python tensorflow keras computer-vision conv-neural-network

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Keras CNN 模型中的准确性和验证准确性保持不变

给定一个由 250 个正常螺钉的灰度图像和 50 个异常螺钉（侧面划伤、头部划伤、尾部被砍掉等）组成的数据集，我需要创建一个模型才能对它们进行分类...

python keras deep-learning conv-neural-network overfitting-underfitting

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无法将大小为 983040 的数组重塑为形状 (320,320,1)

img_size = 320 def load_img(路径): img = Image.open(路径) 如果 img 为 None：引发 ValueError(f"{path} 处的空图像") img = img.convert("RGB") 返回图片 def load_data(path_l...

python opencv image-processing conv-neural-network image-load

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pytorch gcn 层前向传递产生意想不到的输出特征

我编写的 gcn 层前向传递的简短脚本不会产生预期值。该脚本包含一个包含 3 个节点的图，节点名称分别为 0、1、2。图的边集为{{0,1},{1,2}}。 1-

python machine-learning pytorch neural-network conv-neural-network

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Pytorch gcn 层前向传递每次都会给出不同的输出

每次执行此脚本时，我都会得到不同的值作为输出。我确实为每个节点获得了相同的输出，因为它是一个完整的连接图，并且每个节点的输入特征都是相同的。

graph pytorch neural-network conv-neural-network pytorch-geometric

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（经验模式分解+CNN）用于时间序列预测

我目前正在做一个时间序列项目，我打算采用EMD+CNN技术来预测输出。将 EMD 应用于训练数据后，我总共获得了 14 个 Intrinsic M...

python keras time-series conv-neural-network forecasting

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尽管使用不同的输入，CNN 模型始终给出相同的输出

我制作了一个 AI 模型，其验证和测试精度约为 0.85，就我而言，我认为这非常好。我的模型适用于 8 个不同的类别，其中我有不同的汽车模型...

tensorflow keras conv-neural-network artificial-intelligence tensorflow2.0

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InvalidArgumentError（请参阅上面的回溯）：logits 和标签必须是可广播的：logits_size=[183,2] labels_size=[20,2]

这是我从github下载的一个基于学习的rna和使用cnn的疾病预测代码。输出的是accuracy和auc值，但是结果很不稳定（偶尔是0.3，偶尔...

python-3.x tensorflow conv-neural-network

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Tensorflow 服务后 API 调用

如何处理此错误：“无法获取签名的输入映射：serving_default” 当提供给

tensorflow post deep-learning conv-neural-network tensorflow-serving

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拟合CNN模型时不可调用'str'对象

我正在做一个深度学习项目，根据胸部 X 光图像检测一个人是否患有结核病。阅读并预处理我的数据后，我在构建 CNN 模型时遇到了问题。导入

python deep-learning conv-neural-network tensorflow-datasets

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如何处理 CNN 训练图像数据中大面积的空值（nan）？

我遇到了一个无法解决的有点独特的问题。我正在构建一个分类器 CNN，它接受卫星图像的输入，其中图像的很大一部分是 m...

python null conv-neural-network artificial-intelligence satellite

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有没有一种方法可以在不使用连接层的情况下连接两个输入？

由于软件限制，我们无法使用连接层来实现神经网络。我们正在寻找替代解决方案我们在该领域没有太多经验，但我们的解决方案...

deep-learning pytorch concatenation conv-neural-network convolution

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CNN 的输出维度是多少以及它是如何工作的

当我有一些带有 3 个通道的 64 * 64 图像，并且我将其传递到内核大小为 3 * 3 和 32 个过滤器的转换层时，会发生什么，我的意思是什么将传递到下一个或相邻的转换层

machine-learning computer-vision conv-neural-network

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如何对 2 个不同的图像输入执行相同的数据增强？

我想构建一个具有 2 个图像输入的多路径 CNN，每个图像输入输入自己的 CNN，然后在最后将特征连接起来。现在我有这样的事情：功能和标签...

tensorflow machine-learning keras deep-learning conv-neural-network

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给定 CNN 的回归激活映射

本文 https://arxiv.org/pdf/1703.10757.pdf 放弃使用回归激活映射（RAM），而不是类激活映射（CAM）。有几篇文章描述了如何实现...

python machine-learning keras regression conv-neural-network

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努力运行一个简单的 3D 二元分类器 CNN

我正在构建 3D CNN，将果蝇的 3D 图像分类为癌性或非癌性。该模型只是几个简单的 2 个卷积块、最大池化和批量归一化

python tensorflow keras conv-neural-network

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ValueError：层“sequential_21”的输入0与该层不兼容：预期形状=（无，4，1），发现形状=（无，7，7，12）

我尝试在一系列尺寸为 (9219, 7, 7, 12) 的图像上运行 CNN-LSTM 模型，但出现以下错误：模型=顺序（） model.add(Conv1D(32, 4, 激活='relu', 填充='...

python keras deep-learning conv-neural-network lstm

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对于时间序列使用 1d 卷积与 2d 卷积之间的差异

我有一个时间序列，想在神经网络中用于预测。我现在使用 1d 卷积网络从 3 个通道中提取特征，如附图所示。现在我...

python pytorch neural-network time-series conv-neural-network

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keras 输入尺寸兼容性

我有一个形状为(4,34)的数据：打印（X_train）数组([[[0., 1., 0., ..., 0., 1., 0.], [0., 0., 1., ..., 0., 0., 0.], [1., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., ..., 1., 0., ...

python keras deep-learning conv-neural-network conv1d

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Keras CNN 模型抛出错误消息“ValueError: Layer 'conv1d_12'预期 2 个变量，但在加载过程中收到 0 个变量”

我正在尝试实现一个 CNN 模型来帮助预测肾结石。现在，这个模型在我的本地计算机上按预期运行，但是当我尝试通过 Streamlit Cloud 部署应用程序时，它抛出......

python machine-learning keras deep-learning conv-neural-network

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