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]

如何在多任务CNN中调整减肥

我开发了一个具有 6 个损失的多任务 CNN。我使用 BCEWithLogits Loss 或 MSE Loss 来定义这些损失。我通过最小-最大特征缩放将数据标准化为 0 到 1 之间的值。培训和

deep-learning pytorch conv-neural-network linear-regression

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CNN 在显示低损失值后为图像的每个像素和每个输入图像生成相同的值

我正在训练一个卷积神经网络，以网格形式的时间序列数据作为输入，时间序列数据作为输出。训练时损失非常低，当我看到 ou...

pytorch neural-network conv-neural-network

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tensorflow.keras.model.fit() 如何隐式知道将 int 值与概率分布相关联？

我正在学习张量流并遵循麻省理工学院深度学习入门2023课程，我在第二个实验室中遇到了一些在我看来太方便的东西。该实验室是关于构建...

tensorflow keras conv-neural-network mnist sparsecategoricalcrossentropy

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ValueError：层“sequential_7”的输入0与该层不兼容：预期形状=（无，224，224，1），发现形状=（无，244，1）

简介：创建图像分类模型，根据 X 射线/图像对髋关节植入物是否松动或是否处于控制状态进行分类。数据位于包含 2 列的 csv 文件中（图像路径和图像

keras conv-neural-network large-language-model image-classification

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将 Keras 模型转换为 PyTorch（形状不能相乘）

我已经使用 Keras 制作了一个模型，但现在需要将其转换为 PyTorch 兼容版本。输入形状 = 200, 100, 1 def make_model(): 返回 keras.models.Sequential([ keras.layers.

keras pytorch conv-neural-network max-pooling

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为什么我会收到“IndentationError：需要缩进块”[重复]

我为 CNN 定义了一个类，如下所示。然后我执行代码并得到 IndentationError: Expected an indented block。你能详细说明一下我哪里错了吗？ Lenet_类： “”&...

python python-3.x conv-neural-network indentation

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用卷积层替换平均池层

我有一个内核大小为 (4,3) 的平均池层，其步长为 (4,3) 和 0 填充。我想将其转换为等效的转换层，以便在我的神经网络中实现。所以，...

machine-learning deep-learning pytorch neural-network conv-neural-network

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CNN 架构问题

我正在尝试实现 CNN 架构，但是输出的形状存在问题。集合的形状如下： x_train.shape、y_train.shape、x_test.shape、y_test.shape ((...

python tensorflow machine-learning neural-network conv-neural-network

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如何使用坐标 X、Y 和图像训练深度学习模型？

我的任务是头影测量地标定位。我的图像路径的坐标显示在该数据框中。文件名 X1 Y1 /Images_data/binary0006.png 89 80 /Images_data/binary0008.png 37 70 /

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

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如何创建实时预测代码？

我想创建一个实时基本手语翻译器来翻译字母和数字。我使用 CNN 完成了训练，我可以通过将新图像放入文件并运行来测试新图像

machine-learning neural-network conv-neural-network

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使用 CNN 提取的特征数量

我最近在一次采访中遇到了一个与卷积神经网络（CNN）相关的问题，我希望能澄清我的理解的具体方面。在上下文中...

deep-learning conv-neural-network

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为什么余弦相似度总是算为1？

在做学校项目时，遇到一个问题，余弦相似度总是测量为1。我无奈地质疑余弦相似度总是测量为1，因为......

pytorch computer-vision conv-neural-network cosine-similarity vgg-net

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使用 keras 中的 ImageDataGenerator 将训练集、验证集和测试集分离为 CNN

所以我已经先验地分离了训练集、验证集和测试集（这就是数据的来源）。我为每个人都有文件夹，如下所示：测试 1级 0级瓦尔 1级 0级 T...

testing keras conv-neural-network test-data imagedatagenerator

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为什么使用detach()时无法更新权重？

我正在为学校项目编写 VGG 模型，但该模型在训练过程中会出现问题。如果我对两个张量（scaled_similarity 和 target_tensor）使用 detach()，则模型的权重...

python pytorch conv-neural-network artificial-intelligence vgg-net

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为什么SegNet模型准确率达到13%而loss = 0？

SegNet模型的定义是这样的时代在运行运行 10 个 epoch 后，SegNet 模型的准确度非常低，只有 13% 和 NAN 损失。如何更新模型以改进它？图像

deep-learning conv-neural-network

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PyTorch CNN 训练后仅返回一个结果

我正在训练 CNN 图像分类器。该网络将 255 x 255 RGB 图像分为 5 个类别，编号为 0 到 4。但网络在训练过程中表现得很奇怪。虽然损失函数...

python pytorch conv-neural-network backpropagation

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VGG 和 ResNet 输入可以是原始值而不是图像吗？

我可以使用原始 mel、mfcc、频谱质心、频谱通量和过零率值作为 VGG 或 ResNet 的输入来执行音频分类任务吗？我读过的大多数研究都涉及获得

machine-learning deep-learning conv-neural-network resnet vgg-net

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当你的一个通道是输入数据，另一个通道是输出数据时，如何使用CNN？

假设我有一些训练数据。输入由两个数组组成，一个是定义灌溉多边形。另一种结构相同，但称为“障碍”，它描述多边形...

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

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梯度下降和批处理时仅使用 python numpy 构建 CNN 时出现问题

我目前正在学习 Andrew W. Trask 的《Grokking Deep Learning》一书。但我在理解本书第 10 章中关于仅使用 python 和 numpy 构建 CNN 的代码时遇到了问题：导入

python deep-learning conv-neural-network gradient-descent

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获取 TensorFlow/Keras 中间层的输出

我正在尝试获取Keras中中间层的输出，以下是我的代码： XX = model.input # Keras Sequential() 模型对象 YY = model.layers[0].output F = K.function([XX], [YY]) # K r...

python tensorflow keras deep-learning conv-neural-network

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