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CNN 주어진 교육 데이터의 이상적인 입력 크기

CNN의 입력 크기가 교육 데이터의 입력 크기를 따라야합니까? 예를 들어, 교육 자료의 크기가 192 x 98 인 경우 내 CNN의 입력 크기는 얼마입니까? 192 x 192? 98 x 98? 32x32 입력 CNN을 사용하면 좋지 않은 아이디어입니까? 나는 CNN의 특성에 대해 많은 질문을했지만 아무도 대답이 없습니다.

conv-neural-network 2016-07-05

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확률적인 경사 하강 훈련 오류

전 컨볼 루션 네트워크를 사용하고 있습니다. 내 이미지의 크기는 512x512입니다. 다음은 데이터 세트 형성 코드입니다. 다음 unet = nn.Sequential() -- ndim=input:size(2) ndim=512 unet:add(nn.SpatialReflectionPadding(1+ndim/2,1+ndim/2,1+ndim/2,1+ndim/

lua deep-learning torch conv-neural-network 2016-07-07

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다양한 입력을 이용한 완전 컨볼 루션 네트워크

아래에서 읽을 수있는 완전히 컨볼 루션 신경 네트워크 인 U-Net을 사용하고 있습니다. https://arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf 나는 이미지의 pixelwise 분류를 수행하는 데 사용하고 싶습니다. 저는 512x512 및 768x768의 두 가지 크기로 제공되는 교육용 이미지를 보유하고 있습니다. 나는 초기 단계에서 크기가 (2

neural-network deep-learning torch conv-neural-network 2016-07-07

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Caffe : 시멘틱 세분화를 위해 이미지 데이터를로드하는 방법

간단한 의미 이미지 세분화 작업 (즉, 이미지의 각 픽셀을 2 개의 클래스 중 하나에 속하는 것으로 분류)에 Caffe를 사용하려고합니다. 두 가지 문제가 있습니다. 1) 데이터 준비, 2) 네트워크 계층 정의. 몇 가지 예를 읽으려고했습니다. Labels in Caffe as Images How to feed caffe multi label data in

python deep-learning caffe conv-neural-network pycaffe 2016-07-09

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열차 손실과 열차 오류의 차이점은 무엇입니까?

한 교수가 저에게 작은 획을 그어 각기 학습 한 후에 신경망의 진화를 시각화하는 데 사용했습니다. 이것은 열차 손실, 기차 오류 및 시험 오류의 3 가지 값의 플롯입니다. 처음 두 개 사이의 차이점은 무엇입니까?

machine-learning neural-network artificial-intelligence tensorflow conv-neural-network 2016-07-11

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Tensor Flow를 이용한 일괄 정규화에 대한 추론은 어떻게합니까?

BN에서 the original paper을 읽었으며 How could I use Batch Normalization in TensorFlow?에 대한 스택 오버플로 질문은 일괄 정규화 블록을 신경망에 삽입하는 데 매우 유용한 코드를 제공하지만 실제로는 어떻게하는지에 대한 지침을 충분히 제공하지 않습니다. 교육 중, 추론과 모델을 평가할 때. 예를 들어,

machine-learning neural-network tensorflow conv-neural-network 2016-07-11

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오류 : H5LTfind_dataset (file_id, dataset_name_) HDF5 데이터 세트 레이블을 찾지 못했습니다.

CNF에서 HDF5 파일을 사용하여 데이터와 레이블을 입력하고 싶습니다. matlab에 hdf5 파일을 만들었습니다. 여기 내 코드입니다 : image는, anno이 unit8와 label는 1x85 unit16 벡터이다 4D 있습니다 h5create(['uNetDataSet.h5'],'/home/alexandra/Documents/my-u-net/warw

matlab deep-learning hdf5 caffe conv-neural-network 2016-07-13

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Tensorflow는 사용 가능한 경우에도 메모리를 할당 할 수 없습니다.

4GB의 VRAM이있는 GTX 970이있는 리그에서 CNN을 실행하고 있습니다. 그러나, 내 코드는 tf.initialize_all_variables()에 도착하는데, 충분한 메모리를 할당 할 수 없다고합니다. 당신이 볼 수 있듯이 W tensorflow/core/common_runtime/bfc_allocator.cc:271] Ran out of memo

python memory-management gpu tensorflow conv-neural-network 2016-07-13

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9 차원 특성 벡터에 대한 네트워크를 구축하는 Keras

다음과 같은 간단한 데이터 세트가 있습니다. 그것은 9 개의 특징으로 이루어지며 2 진 분류 문제입니다. 특징 벡터의 예는 다음과 같습니다. 각 행에는 해당하는 0,1 레이블이 있습니다. 30,82,1,2.73,172,117,2,2,655.94 30,174,1,5.8,256,189,3,2,587.28 98.99,84,2,0.84,577,367,3,2,1

python-2.7 numpy conv-neural-network keras 2016-07-14

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tensorflow의 텐서 축척 변경

죄송합니다. 제목을 엉망으로 만들면이 문구를 어떻게 작성해야할지 몰랐습니다. 어쨌든, 나는 일련의 텐서를 가졌지 만, 텐서의 모든 요소가 0 - 255 (또는 0 - 1도 가능)의 범위를 가지도록하고 싶습니다. 그러나 모든 값을 softmax처럼 1 또는 255까지 더하고 싶지는 않습니다. 단지 값을 스케일 다운하고 싶습니다. 이렇게 할 방법이 있습니까?

python tensorflow conv-neural-network 2016-07-14

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