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Tensorflow CNN 필터는 큰 흰색 영역이있는 이미지의 대비를 실제로 감지합니까?

큰 흰색 영역이있는 회색 음영 이미지가있을 때 CNN 필터가 완벽한 맞춤 패치에 더 높은 가치를 부여하는 방법을 이해하는 데 문제가 있습니다. 0-1-0 0-1-0 0-1-0 그리고이 필터가 큰 완전히 흰색 영역으로 하나 개의 이미지에 적용됩니다 예를 들어, 나는 다음 3 × 3 필터가 상상. 예를 들어,이 같은 그 이미지의 패치를 가질 수 : 25

tensorflow neural-network keras conv-neural-network 2017-12-06

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caffe 또는 tensorflow에서 cnn의 각 레이어를 병렬로 실행할 수 있습니까?

전방 전파 중에 계산 시간을 줄이기 위해 훈련 된 CNN의 각 레이어를 병렬로 실행하고 싶습니다 (기본적으로 FPS에 너무 많은 영향을 미치지 않으면 서 카메라를 포함하는 실시간 응용 프로그램의 CNN을 실행하고 싶습니다). 각 레이어에 대해 입력 대기열과 출력 대기열을 유지합니다. 각 레이어는 입력 레이어에서 BLOB를 처리하고 출력 레이어에 덤프 할 수

optimization tensorflow parallel-processing caffe conv-neural-network 2017-12-07

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검증 정확도는 의미

내 데이터 세트는 다음을하지 않습니다 . 핫 인코딩 대상 배열 [0,1], [1,0]을 사용하여 몇 가지 결과를 얻었습니다 (테스트 세트에서 ~ 83 %의 정확도에 도달). 이것이 바보 같음을 깨달은 것은 타겟 어레이를 바이너리 형식 [0] 또는 1으로 변경하고 categorical_crossentropy를 바이너리 크로스 엔트로피로 변경했습니다. 이 접근

machine-learning neural-network deep-learning keras conv-neural-network 2017-12-07

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훈련 신경 네트워크 동안 학습 속도를 결정하는 방법?

수동 학습 속도를 사용하려면 예를 들어, 초기 학습 속도는 0.01, 10000 단계 후, 붕괴 학습 속도는 0.001, 20000 단계 후에는 0.0001로 감소합니다. 학습 속도를 떨어 뜨릴 필요가있는이 단계를 어떻게 알 수 있습니까? 어떤 경험이 나를 인도 할 수 있습니까? 일반적으로 이러한 단계를 종이에서 찾을 수 있지만 작성자는 어떻게 이러한 단계

machine-learning neural-network deep-learning conv-neural-network 2017-12-08

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대수 및 지수 함수가 활성화 된 길쌈 신경망

Keras를 사용하여 매우 구체적인 길쌈 신경망을 구현하려고합니다. 중요한 차이점은 내가 은이 비정상적인 활성화 함수 인 log과 exp을 사용한다는 것입니다. ConvNet의 기본 구조는 다음과 같습니다 Input => Conv2D => Activation Log => Avg Pooling => Activation Exp => ... 문제는 다음과 같습니

machine-learning neural-network keras conv-neural-network 2017-12-09

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Keras - 분류기가 사전 학습 된 모델의 전송 값에서 학습하지 않음

현재 훈련 된 네트워크를 사용하고 this dataset에서 테스트하려고합니다. 원래 VGG19를 사용하여 마지막 120 개 클래스에 맞게 분류 자만 미세 조정했습니다. 모든 교육을 통해 교육을 받으면 실적을 향상시킬 수 있습니다. 문제는 모델이 매우 느리다는 것입니다 (심지어 밤에 실행하게해도 몇 개의 신기원을 갖고 약 45 %의 정확도에 도달합니다. G

keras classification conv-neural-network pre-trained-model 2017-12-13

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길쌈 신경망 입력에 추가 값을 추가 하시겠습니까?

컨볼 루션 신경망 모델에 입력하려는 이미지의 데이터 세트가 있습니다. 그러나이 이미지들 각각에 이미지와 연관된 오브젝트와의 거리 또는 거리가 있습니다. 이 범위를 CNN 모델의 추가 컨텍스트로 입력하고 싶습니다. 추가 정보를 제공하면 어떤 이점이 있습니까? 그것을하는 것이 이치에 맞습니까? Keras에서 실행 가능합니까? 감사합니다.

machine-learning neural-network deep-learning keras conv-neural-network 2017-12-14

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어떻게 메타 정보로 컨볼 루션 신경망을 풍부하게 할 수 있습니까?

제공된 메타 정보로 어떻게 CNN을 풍성하게 할 수 있는지 이해하고 싶습니다. 알다시피 CNN은 이미지를보고 시간, 기상 조건 등과 같은 기존의 메타 매개 변수를 보지 않고 객체로 분류합니다. 좀 더 정확하게 말하자면, 나는 케라를 사용하고 있습니다. 백엔드에서 텐서 흐름을 가진 CNN. 일반적인 Conv2D 및 MaxPooling 레이어와 파이프 라인의

tensorflow computer-vision keras artificial-intelligence conv-neural-network 2017-12-14

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Caffe에서 반복적 인 컨볼 루션 신경망 모델링하는 방법?

저는 Caffe 프레임 워크를 처음 접했습니다. 최근에야 그것을 사용하기 시작했습니다. 그러나 CNN을 모델링하는 것은 허용되지만 반복적 인 길쌈 신경 네트워크를 형성하기 위해 RNN (이것들과 많은 경험이 없음)과 CNN을 함께 사용할 수 있다는 것을 알고 있습니까? 현재 Caffe 지식과 온라인 자습서를 보려면 http://caffe.berkeleyvi

c++ caffe conv-neural-network recurrent-neural-network rnn 2017-12-14

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Tensorflow 멀티 GPU MNIST 분류기 : 저 정확도

Tensorflow에 여러 GPU MNIST 분류기가 붙어 있습니다. 코드는 오류없이 실행되지만 정확도는 매우 낮습니다 (30 %). 나는 Tensorflow를 처음 사용하므로 어디에 문제가 있는지 모릅니다. GPU : 2x GTX 1080 Ti. 여러 GPU에 대한 자습서가 여러 개 있지만 코드를 따르기가 어렵습니다. 이런 이유로 저는 처음부터 MNIST

machine-learning tensorflow neural-network classification conv-neural-network 2017-12-15

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