conv-neural-network

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1D keras가있는 컨볼 루션 네트워크, 입력 크기 오류

데이터 집합에 길쌈 신경망을 구축하려고합니다. 내 훈련 데이터 세트에는 각각 800 개의 기능이있는 1209 개의 예가 있습니다. model = Sequential() model.add(Conv1D(64, 3, activation='linear', input_shape=(1209, 800))) model.add(GlobalMaxPooling1D())

python-3.x keras conv-neural-network keras-layer 2017-09-19

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레이블이없는 이미지를 사용하여 CNN을 훈련시키는 방법은 무엇입니까?

CNN GoogleNet Inception을 사용하여 이미지 분류자를 훈련시키고 있습니다. 나는 레이블이 붙은 이미지 (범주 당 cca 1000)와 훨씬 더 레이블이없는 이미지를 가지고있다. 지금까지 나는 단지 라벨이 붙은 이미지를 사용했고 좋은 정확도를 얻었다. 어떻게 든 레이블이 지정되지 않은 이미지를 사용할 수 있는지 확실하지 않습니다. 그들에 관한

machine-learning computer-vision classification conv-neural-network 2017-09-20

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구조화 키포인트

배경 I 포즈 (발, 발목, 무릎, 팔, 머리 등)과 연결 요점 출력 신경망이 - 기본적 I 해골이 있어요. 이 핵심 포인트/골격을 다른 신경망의 입력으로 사용하고 싶습니다. 관계 네트워크 (https://arxiv.org/pdf/1706.01427.pdf)입니다. 목표는 포즈와 다른 객체 간의 관계를 학습하는 것입니다. 질문 내가 키 포인트로 일하고 있어

tensorflow neural-network keras conv-neural-network keypoint 2017-09-21

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360도 예측을위한 케라 손실 함수

나는 keras/tensorflow를 사용하여 방위각을 예측하려고합니다. y_true 범위는 0-359이지만, 랩핑하고 그 범위를 벗어나는 예측을 처리하는 손실 함수가 필요합니다. 내가 모듈 부문 tf.mod() 또는 %의 종류를하려고 할 때 불행하게도, 난 ... LookupError: No gradient defined for operation 'Flo

tensorflow keras conv-neural-network 2017-09-22

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Tensorflow : 동일한 이미지에 대해 다른 정품 인증 값

MobileNet 이미지 분류자를 재교육 (finetune 읽기)하려고합니다. 텐서 흐름 here (tutorial에서)에 의해 주어진 재교육 스크립트는 새로 추가 된 완전히 연결된 레이어의 가중치 만 업데이트합니다. 이 스크립트를 수정하여 사전 훈련 된 모델의 모든 레이어의 가중치를 업데이트했습니다. 0.25의 깊이 배율과 128의 입력 크기를 가진 Mo

python machine-learning tensorflow conv-neural-network batch-normalization 2017-09-23

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단일 레이블 학습 데이터를 사용하여 다중 클래스 다중 레이블 분류

컨벌루션 뉴럴 네트워크를 사용하여 다중 클래스 다중 레이블 이미지 분류를 수행하려고합니다. 교육 과정에서 1 단계 라벨링을 사용하여 라벨을 준비 할 계획입니다. 예를 들어 8 개 수업으로 구성되어 있습니다, 및 샘플 이미지는 클래스 2, 4로 분류 할 수 있으며, 6. 따라서 라벨 그러나 [0 1 0 1 0 1 0 0] , 나는 현재하고있어 모델의 입력

neural-network conv-neural-network training-data multilabel-classification one-hot 2017-09-26

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Keras flow_from_directory 기능 반환 오류 : [WinError 3] 시스템 경로가

를 지정 찾을 수 없습니다 파이썬에서 Keras에 대한 나의 코드는 다음과 같습니다 [WinError 3] The system cannot find the path specified: 'dataset/training_set' : 나는 계속이 오류를 얻고있다 training_set = train_datagen.flow_from_directory('datase

python deep-learning keras conv-neural-network spyder 2017-09-26

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컨볼 루션 신경망을 이용한 회귀 구조

AlexNet 아키텍처를 사용하여 초기에 분류 작업에 사용되는 회귀 문제를 해결하고 싶습니다. 또한 학습 단계에서는 배치 크기에 매개 변수를 포함하려고합니다. 그래서 나는 몇 가지 질문이 있습니다 : 내가 회귀를 달성하기 위해 네트워크 아키텍처에서 변경해야합니까? 정확하게 마지막 층에서, 손실 기능 또는 다른 것들. 일괄 처리 크기 5를 사용하면 마지막 레

networking machine-learning deep-learning regression conv-neural-network 2017-09-28

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TF-Slim을 사용하여 사전 훈련 된 VGG16 모델을 내 데이터로 미세 조정하십시오.

TF-Slim을 사용하여 VGG-16 사전 훈련 된 모델을 미세 조정하려고하는데 처음에 문제가 있습니다 (시도 할 때 데이터를 전처리 (예 : tiff에서 jpeg로 변환 한 다음 tfrecord 형식으로 변환). 누구나이 이미지에 맞게 모델을 미세 조정하기 위해 사용하는 가장 좋은 방법에 대해 조언 해 줄 수 있습니까? 또는이 작업을 수행하는 방법에 대한

image-processing tensorflow classification conv-neural-network tf-slim 2017-09-28

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ValueError : 변수에 그라디언트가 제공되지 않고 변수간에 그라디언트를 지원하지 않는 ops에 대한 그래프를 확인하십시오.

모델이 자동으로 이미지의 캡션을 생성하는 텐서 흐름을 사용하여 "표시 및 말하기"모델을 교육합니다. 어떻게이 오류가 발생하고 있습니까? 이는 역 추적입니다 : ------------------------------------------------------------------------ --- ValueError Traceback (mos

tensorflow deep-learning gradient conv-neural-network recurrent-neural-network 2017-09-30

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