conv-neural-network

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Tensorflow - ValueError : 도형이 랭크 0이어야하지만 '범위'('범위')의 '제한'에 대해 순위 1이어야합니다. [], [10], []

빌드 방법을 배우고 있습니다. 최근 간단한 신경망. 미스터 모의 튜토리얼에 따라 , 나는 단계에서 코드 단계를 쓰기 : runfile('C:/Users/220/tutorials-master/tensorflowTUT/tf18_CNN2/full_code.py', wdir='C:/Users/220/tutorials-master/tensorflowTUT/tf18_

python machine-learning tensorflow neural-network conv-neural-network 2017-11-16

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건너 뛰기 연결을 사용하여 블록의 수용 필드를 계산하는 방법은 무엇입니까?

CNN (예 : http://fomoro.com/tools/receptive-fields)의 수신 필드 (RF)를 계산하는 방법에 대한 많은 리소스가 있지만 건너 뛰기 연결과 관련하여 아무 것도 찾지 못했습니다. [1]에서 그들은 건너 뛰기 연결은 효과적인 RF를 작게하지만, 이론적 인 RF는 어떻게 되는가? 결국, 많은 잔여 블록을 포함하는 네트워크의 수

conv-neural-network convolution 2017-11-16

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길쌈 신경 네트워크 교육

길쌈 신경 네트워크 (CNN) 훈련에 관한 질문이 있습니다. tensorflow을 사용하여 네트워크를 교육하여 입력 이미지 (1600 픽셀)를 가져 와서 해당 이미지와 일치하는 세 가지 클래스 중 하나를 출력합니다. 훈련 된 클래스의 변형으로 네트워크를 테스트하면 좋은 결과를 얻을 수 있습니다. 하나; 내가 다른 4 차원 이미지 (훈련 된 3 개의 이미지를

tensorflow neural-network conv-neural-network training-data 2017-11-17

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keras 및 google cloud ml 엔진을 사용하여 예측하는 방법

Google 클라우드 ml 엔진에 전개 된 tensorflow 백엔드가있는 케라 모델로부터 예측을 얻는 방법을 이해해야합니다. 내가 수행 한 다음 단계 : 1) CNN 문장 분류 모델은 2 Keras을 사용하여 개발 훈련)은 구글 클라우드 ml의 엔진에 배포 tensorflow 저장 모델 3)를 사용하여 모델을 저장합니다. 내 문제는 예측은 확률 만 제공하

tensorflow keras conv-neural-network tensorflow-serving google-cloud-ml 2017-11-19

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PyTorch를 사용하여 학습 [resnet18] 학습. 데이터 세트 : 개 번식 - 신원 확인

나는 PyTorch에서 이전 학습 접근 방법을 구현하려고합니다. 이것은 내가 사용하는 데이터 세트입니다 : Dog-Breed 다음 단계는 다음과 같습니다. 데이터 세트의 1. Load the data and read csv using pandas. 2. Resize (60, 60) the train images and store them as numpy

python deep-learning conv-neural-network pytorch resnet 2017-11-21

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구조는 여러 개의 독립적 인 클래스 내가 해결하고있어 문제

의 가능성을 예측하기 위해, 다음과 같은 사실이다 : 나는 각각에 속하는 입력 확률을 예측하기 위해 노력하고있어 12 개 수업. 입력이 12 클래스 중 하나에 속하지 않을 수도 있습니다. 즉, 12 개의 출력 (확률)이 모두 낮을 수 있습니다. 출력 확률은 독립적이어야합니다. 즉, 클래스 1의 확률이 95 %라면 클래스 2의 확률은> 5 % 등이 될 수 있

tensorflow neural-network keras conv-neural-network feature-selection 2017-11-21

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내 CNN 모델에서 acc 및 비용이 안정적이지 않음

내 자신의 6600 트레이닝 이미지 세트 (0 ~ 9), 18200 트레이닝 이미지 세트가 더 낮은 영어 문자 (~ z), 18200 트레이닝 이미지가 상위 영어 글자 (A ~ Z). 나는 CNN 모델로 내 디지트 훈련을 처음으로 훈련 시켰고 잘 작동했다. 여기 내 CNN 모델 형성입니다. learning rate = 0.0001 28X28 input

python tensorflow conv-neural-network 2017-11-22

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tensorflow에서 조밀 한 레이어의 치수 오류

최대 풀링 된 컨볼 루션 레이어 출력에 드롭 아웃을 적용한 후 조밀 한 레이어를 추가하려고합니다. 나는 다음과 같은 tensorflow 코드를 파이썬으로 작성했다. 필터의 수는 128이며, LEN (filter_sizes)는 조밀 한 층의 적용 후 문제에 직면 3 pooled_outputs = [] for i, filter_size in enume

tensorflow deep-learning conv-neural-network tf 2017-11-22

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내 모델이 잘 작동합니까?

나는 CNN을 잠시 동안 공부해 왔지만 아직 그것에 대해 잘 모른다. 그래서 중요한 것으로 생각한 것을 삽입했습니다. 저는 10 개의 클래스가있는 1400 개의 이미지가 포함 된 손 제스처의 데이터 세트가 있습니다. 나는 spyder IDE에서 keras에 CNN 모델을 구축하고 있습니다. 순차가 아래에 있습니다. model = Sequential()

keras conv-neural-network gesture-recognition 2017-11-22

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컴퓨터 비전에서 여러 채널을 사용하는 2 차원 이미지의 직감을 설명하십시오.

치수 46 * 46 * 3 (채널 길이 x 높이 x 없음)의 2D 이미지를 고려하십시오. 이것은 이미지가 지정된 길이와 높이의 세 가지 채널, 즉 빨간색, 파란색 & 녹색을 의미합니다. 다음 20 x 20 * 32 크기의 이미지가 나타납니다. 32 개의 채널을 갖는 것은 무엇을 의미합니까? 32 색 32 색을 표현한 이미지라고하면 맞습니까?

computer-vision conv-neural-network image-recognition 2017-11-22

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