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컨볼 루션 신경망에서의 필터 벡터와 그 레이어 기능

이미지 인식을 위해 필자가 얻지 못했던 필터 벡터와 필터 레이어에 관한 것이있다. 많은 기사가 유사한 생각을 언급했다 : "... 첫 번째 레이어에서 원시 픽셀의 가장자리를 감지 한 다음 두 번째 레이어에서 간단한 모양을 감지하기 위해 가장자리를 사용하는"... 일부 기사는 "필터는 무작위로 초기화됩니다 훈련 도중 데이터에서 자동으로 학습했습니다. " 내

layer conv-neural-network input-filtering 2016-12-09

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CNN on audio 데이터가 학습되지 않음

회귀를 위해 오디오 데이터에 대해 CNN을 교육하려고합니다. 이건 내 네트워크 아키텍처 : name: "AudioRegression" layer{ name: "data" type: "HDF5Data" top: "data" top: "label" hdf5_data_param { source: "c_tra

audio neural-network deep-learning caffe conv-neural-network 2016-12-09

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평평한 레이어가 입력 이미지를 펼치는 방법은 무엇입니까?

평평한 레이어가 입력 이미지를 펼치는 방법은 무엇입니까? 예를 들어, 깊이가 512 인 7x7 이미지를 입력하십시오. 정확히 전개 된 레이어가 입력 데이터를 벡터로 전개하는 방법은 무엇입니까?

neural-network deep-learning convolution conv-neural-network flatten 2016-12-09

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신경망 전처리 중 이미지 크기 조정 방법

기계 학습을 처음 사용합니다. 난 convolutional 신경 네트워크를 훈련하는 일련의 이미지 (Stanford dog set of 120 breeds)로부터 입력 행렬 (X)을 생성하려고합니다. 내 목표는 이미지의 크기를 조정하고 각 픽셀을 별도의 열로 만들어 각 이미지를 하나의 행으로 바꾸는 것입니다. 이미지를 고정 크기로 직접 크기를 조정하면 이미

image machine-learning neural-network classification conv-neural-network 2016-12-12

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길쌈 네트워크에서 배운 내용

길쌈 네트워크 (CNN)에서 누군가가 필터가 무작위로 초기화되는 것보다 나를 대답했습니다. 그래도 괜찮은데 그래디언트 강하가있을 때 누가 배우고 있습니까? 기능지도 또는 필터는 무엇입니까? 복잡한 직관을 인식해야하기 때문에 필자의 직관은 필터를 배우는 것입니다. 하지만 이것에 대해 확실하게 알고 싶습니다.

machine-learning deep-learning conv-neural-network 2016-12-12

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시작 v3 네트워크의 잘못된 레이블 (Tensorflow)

여기에서 build_image_data.py 스크립트를 사용하고 있습니다 : https://github.com/tensorflow/models/blob/master/inception/inception/data/build_image_data.py TFRecords 형식으로 데이터 집합을 변환하는 것과 정확히 같습니다. inception_train.py 스크립

python computer-vision tensorflow deep-learning conv-neural-network 2016-12-14

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기계 학습 : 이미지 분류 : CNN : 그냥 빨간 차를 식별하는 방법?

주어진 이미지에 빨간 차가 포함되어있는 경우 분류 방법을 고안하려고합니다. 분류의 가능한 결과는 다음과 같아야합니다 이미지는 CAR를 포함하고는 RED입니다. (원하는 경우) 이미지가 CAR을 포함하고 있지만 적색이 아니거나 이미지에 자동차가 전혀 포함되어 있지 않은 모든 경우. 이미지에 CAR이 포함되어 있는지 여부를 분류 할 수있는 컨볼 루션 NN을 구

image machine-learning classification keras conv-neural-network 2016-12-15

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Tensorflow의 가우스 노이즈 추가

다음과 같은 방법으로 네트워크 계층에 가우스 노이즈를 추가하려고합니다. ValueError: Cannot convert a partially known TensorShape to a Tensor: (?, 2600, 2000, 1) 내 minibatches 때로는 서로 다른 크기의 할 필요가 있으므로 input_layer 텐서의 크기는 실행 시간까지 알 수

machine-learning neural-network tensorflow deep-learning conv-neural-network 2016-12-15

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ConvNet : 유효성 감소가 크게 감소하지는 않지만 정확도가 향상되고 있습니다.

을 사용합니다. TensorFlow을 사용하여 분류를 위해 간단한 CNN을 작성했습니다. 그것은 다음과 같이 정의되어있다 : Input Tensor : 32,32,1 Grayscale Image 1 Conv Layer 3x3x32 Relu Activated 2x2 Max Pooled 128 FC1 43 FC2 # 43 classes 전체 코드는

tensorflow conv-neural-network multilabel-classification 2016-12-16

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Convolution2D 레이어가 Keras에서 정확히 작동하는 방식은 무엇입니까?

Convolution2D와 같은 자체 회선 계층을 작성하고 싶습니다. Keras에서 어떻게 작동합니까? 예컨대, Convolution2D (64, 3, 3의 경우, 활성화 = 'relu'식의 출력 데이터에 대한 것 input_shape = (3,226,226) ?

deep-learning keras conv-neural-network 2016-12-16

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