conv-neural-network

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cnn의 교육 시간 단축

아래의 cnn 아키텍처를 개선하려고합니다. 이미지 분류에 cnn을 사용하고 있습니다. 누구든지 너무 많은 정확도를 잃어 버리지 않고 교육 시간을 단축 할 수있는 아키텍처의 변경 사항을 제안 할 수 있습니까? 아키텍처 주 : 그것은 신경망의 초기 입력을 처리하는 3,3- 창을 이용하여 16 개 개의 필터의 컨볼 루션 층을 갖는다. 가 그것은 2,2- 다음의

python python-3.x tensorflow keras conv-neural-network 2017-10-11

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numpy 히트 맵에서 "가장 인기있는 영역"에 대한 좌표 얻기

모양 (600,400)의 히트 맵 numpy 배열이 있습니다. 히트 맵은 탐지 확률을 나타냅니다. 내 경우, 이미지에서 얼굴 탐지의 가능성. 내 목표는이 히트 맵을 사용하여 가장 높은 확률이 발생하는 좌표 (X 및 Y)를 얻는 것입니다. 저는 한 얼굴의 경우에이를 해결했습니다. 그 코드는 다음과 같습니다 : face_location = np.unravel_

image numpy image-processing computer-vision conv-neural-network 2017-10-14

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keras Conv2d 가중 행렬 크기가 반전 됨

나는 tensorflow 백엔드가있는 Keras 2.0.8을 사용하여 CNN을 생성합니다. model = Sequential() model.add(Conv2D(filters=16, kernel_size=(3,3), input_shape= (9,9,1),activation='relu',kernel_regularizer =l2(regular

python tensorflow keras conv-neural-network 2017-10-15

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이미지를 회색조로 표시해야합니까?

나는 R-CNN은 tensorflow에서 감지 개체 라이브러리를 사용하여 이미지에서 옷의 30 가지 유형으로 분류하고 있습니다 : https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection 우리 교육 및 시험에 대한 이미지를 수집 할 때 색 물질을합니까? 보라색과 파란색 셔츠 만 넣

opencv neural-network deep-learning gpu conv-neural-network 2017-10-16

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TensorFlow Training CNN on Custom Images

모든 텐서 흐름 자습서는 훌륭하게 작동하지만 사전 처리 된 다운로드 가능한 데이터 세트를 사용합니다. MNIST에 대한 자습서는 완벽한 예입니다. 학교 프로젝트의 경우 4 명과 다른 사람들이 PNG 이미지 형태로 제공된 데이터로 CNN을 교육하도록 지정되었습니다. 150 장의 이미지가 담긴 디렉토리 일뿐입니다. 레이블은 이미지 파일 이름에 포함됩니다. 코드

python tensorflow conv-neural-network mnist tensor 2017-10-16

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출력 클래스를 Theano/Keras의 한 카테고리로 집계하십시오.

저는 MNIST 데이터 세트를 사용하여 필기 인식을위한 ConvNet을 구축하고 있습니다. 내 코드는 Theano 백엔드를 사용하여 Keras에 작성되었습니다. 클래스의 하위 집합 (예 : 숫자 '1'과 '2'만 가능)을 식별하고 기타 '일반'알 수없는 클래스로 출력 할 수 있도록 ConvNet을 교육하고 싶습니다. 나는 그것이 "Distributed Ne

deep-learning keras theano conv-neural-network mnist 2017-10-18

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keras에서 길쌈 신경 네트워크의 중간 계층 출력을 시각화하는 방법은 무엇입니까?

최근에 고양이와 개 분류를위한 기본 CNN 모델을 만들었습니다 (매우 기본적인). keras를 사용하여이 레이어의 출력을 시각화하려면 어떻게해야합니까? 나는 keras를 위해 Tensorflow 백엔드를 사용했다. cnnModel = #a model you have defined with layers 을 그리고 당신의 출력을 원하는 가정 : 당신이 당신

python tensorflow keras classification conv-neural-network 2017-10-19

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길쌈 신경망을위한 L2 정규화 된 비용 함수를 구현하는 방법

숫자 분류를 위해 CNN 모델을 구현했습니다. 내 모델은 많이 적합합니다. overfitting을 극복하기 위해 비용 함수에 L2 Regularization을 사용하려고합니다. 작은 혼란이 있습니다 <weights>을 선택하여 비용 방정식 (코드의 마지막 줄)을 넣을 수 있습니다. ... x = tf.placeholder(tf.float32, shape

tensorflow computer-vision conv-neural-network regularized 2017-10-20

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이전 학습이 완료된 후 전송 학습을 통해 무작위로 오류/손실이 다시 시작되는 이유는 무엇입니까?

오늘 Transfer Transfer를 실험하고 있었고 내가 얻은 결과 중 일부를 이해하지 못했습니다. Word2Vec 임베딩의 약 10 만 줄에 Convolution Neural Network를 교육했으며 결과에 큰 차이가 있음을 확인했습니다. 여기서 그래프의 초점은 아래쪽의 라인이다. 처음 15 개의 신기원은 그래프에서 잘라 내었지만 그 추세는 여전히

machine-learning tensorflow neural-network deep-learning conv-neural-network 2017-10-20

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대부분의 교육이 평균 0과 표준 1의 데이터에있는 경우 심층 학습이 실수 또는 수치 정밀도 오류를 겪지 않는 이유는 무엇입니까? 질문에 영감을

: Why do different methods for solving Xc=y in python give different solution when they should not? 때문에, 포인트를 떠 행렬을 반전하고 [-1,1]에 값을 제한에 수치 문제를 갖고있는 것 같아요 , 제가 궁금 지금 왜 플로트에서 깊은 학습 고통을하지 않거나 대부분의 훈련이 평균

neural-network deep-learning precision conv-neural-network gradient-descent 2017-10-21

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