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CNN의 기능 맵을 사용하여 분류자를 만들려면 어떻게해야합니까?

나는 CNN에서 얻은 지형지 물 맵을 사용하여 분류자를 만들려고한다. 누군가 내가 이것을 할 수있는 방법을 제안 할 수 있습니까? + ve 및 -ve 샘플을 사용하여 CNN을 처음으로 학습하면 (따라서 가중치를 얻음) 이미지를 분류해야 할 때마다 필자는 conv 및 풀링 레이어를 적용하여 기능을 얻습니다 지도? 이 문제는 내가 분류하고자하는 이미지에 비슷한

deep-learning conv-neural-network 2016-10-08

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첫 번째 시대 이후에 불복

얼굴 표정 인식을위한 모델로 (Keras를 통해) 컨볼 루션 신경망을 사용하고 있습니다 (55 명). 내 데이터 세트는 매우 어렵고 450k 약 7 클래스입니다. 나는 각 과목과 등급별로 나의 훈련 세트를 균형 잡았다. 내가 (실시간 데이터 증가에) 매우 간단한 CNN 아키텍처 구현 : 최초의 획기적인 후 model = Sequential() model.

machine-learning computer-vision neural-network deep-learning conv-neural-network 2016-10-09

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TensofFlow를 사용하여 구현 된 AlexNet에서 데이터를 공급하는 동안 치수 오류가 발생했습니다.

AlexNet에서 TensorFlow를 사용하여 자체 데이터를 공급하려고합니다. 나는 훈련 도중 (227 x 227) rgb 이미지를 사용하고 있고 BATCH_SIZE은 50이다. 다음은 코드의 일부이다. 난 항상 라인에서 오류를 받고 있어요 train_accuracy = accuracy.eval(...) x = tf.placeholder(tf.float3

python machine-learning neural-network tensorflow conv-neural-network 2016-10-09

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Conv Net Tensorflow의 계층 구조 : ValueError : 새 변수의 모양 (logistic_regression/weights)을 완전히 정의해야합니다.

문자 수준의 길쌈 NN을 구축 중입니다. 나는 훈련 데이터로 샘플의 무리가 있고 각 샘플 내가 내가 고칠 수/크기를 내가지고 오류를 유지하기 때문에 tensorflow에 치수를 재 형성하는 방법을 대략 단서가 없다 생각하는 3640의 차원이 있습니다 Traceback (most recent call last): File "/Users/osopova

machine-learning tensorflow deep-learning logistic-regression conv-neural-network 2016-10-09

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기차 세트의 SegNet 결과 (test_segmentation.py를 통한 테스트)

내 데이터 세트에서 SegNet을 실행합니다 (by Segnet tutorial). test_segmentation.py을 통해 좋은 결과를 얻었습니다. 내 문제는 내가 진짜 그물 결과를보고 싶지 않다 test_segmentation 자신의 colorisation (클래스를 통해). 예를 들어 2 개의 클래스로 네트워크를 트레이닝 한 경우 열차가 지나면 2

python-2.7 neural-network caffe conv-neural-network 2016-10-10

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Tensorflow 난 손실 이유

아마도 너무 일반적인 질문이지만, 어떤 사람이 갈비 신경 네트워크가 갈라 지는지 설명 할 수 있습니까? 구체적인 : 난 내 자신의 일부 데이터와 Tensorflow의 iris_training 모델을 사용하고 ERROR:tensorflow:Model diverged with loss = NaN. Traceback... tensorflow.contrib.lea

python machine-learning tensorflow conv-neural-network 2016-10-14

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AlexNet의 매개 변수 수를 계산하는 방법은 무엇입니까?

내가 매개 변수의 계산 그래서 그것을 계산하려고 (무게 + 편견을) AlexNet의 발견하지 않은,하지만 난 모르겠어요 경우 올바른 : CONV1 : (11 * 11) * 3 * 96 + 96 = 34,944 CONV2 (5 * 5) * 96 * 256 + 256 = 614,656 conv3 (3 * 3) * 256 * 384 + 384 = 885,120

computer-vision conv-neural-network 2016-10-15

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tersorflow에서 레이블을 one-hot으로 인코딩해야합니까?

바이너리 출력 - '1'또는 '0'이 있습니다. 필자는 처음에는 아무런 목적이 없다고 생각했기 때문에 원 스톱으로 인코딩하지 않으며, conv 네트워크 모델을 실행할 때 이상한 결과를 얻습니다. 모든 출력은 '1'이고 정확도는 ~입니다. 57 %. 나는 뭔가 잘못되었다고 느낍니다. 내 질문은 : 우리는 언제든지 라벨을 한 핫으로 인코딩해야합니까?? 그렇다면

machine-learning tensorflow deep-learning prediction conv-neural-network 2016-10-16

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컨벌루션 자동 엔코더에서의 교육 손실 및 유효성 검사 손실이 많이 줄어들지 않습니다.

왜곡 된 자동 엔코더에서 트레이닝 손실 및 유효성 검사 손실이 감소하지 않는 이유는 무엇입니까? 교육 데이터의 크기는 10496x1024이고 CAE은 32x32 크기 이미지 패치를 keras으로 교육했습니다. 나는 이미 l2regularization을 시도했지만 많이 도움이되지 못했다. 나는 20 개의 신기원을 훈련 중이다. 다른 대안이 무엇이겠습니까? 출

machine-learning deep-learning keras conv-neural-network 2016-10-19

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Theano의 function() 함수는 그래프에 내 'givens` 값이 필요 없다고보고합니다.

전체 스 니펫을 게시하지 않아서 죄송합니다. 코드가 너무 커서 확산되어 있으므로 문제가 될 수 있습니다. 내가 가진이 : train = theano.function([X], output, updates=update_G, givens={train_mode=:np.cast['int32'](1)}) 내 이해 test = theano.func

python neural-network deep-learning theano conv-neural-network 2016-10-19

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