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이미지 분할을 위해 CNN을 교육하는 동안 내 손실이 갑자기 증가 할 수 있습니까?

나는 tensorflow 1.4.0 백엔드로 keras 1.2.2와 함께 작업합니다. 저는 unet 아키텍처를 사용하고 있습니다. 650x650 픽셀과 6 개의 채널로 된 708 개의 이미지가 있습니다. 나는 4248 개의 이미지를 위해 미러링과 회전으로 데이터 세트를 보강했다. 나는 이미지의 전체의 약 30 %의 BATCH_SIZE의 검증 세트가 opti

tensorflow deep-learning keras image-segmentation loss-function 2017-12-28

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Keras를 레이블이있는 HDF5Matrix와 함께 사용

이것이 스택 오버플로의 첫 번째 질문이라고 생각합니다. 모든 지침을 따르지 않으면 사전에 사과드립니다. 최근 Kerr을 심화 학습에 사용하기 시작했으며 h5py를 사용하여 HD5 파일을 사용하여 대규모 데이터 세트를 관리하기 때문에 매우 큰 HDF5 파일에서 케라를 사용하여 모델을 학습하는 방법을 모색했습니다. 가장 일반적인 방법은 keras.utils.i

python deep-learning keras hdf5 h5py 2017-12-28

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슬림 가져 오기 오류 : '경로'없음 또는 목록이 아닌 없어야합니다 <클래스 '_frozen_importlib_external._NamespacePath'>

내가 스파이더와 슬림 가져 오는 경우 : : 오류가 import tensorflow.contrib.slim as slim RuntimeError: 'path' must be None or a list, not <class'_frozen_importlib_external._NamespacePath'> 는 그리고 jupyter 노트북 괜찮습니다.

python tensorflow deep-learning spyder 2017-12-29

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테스트/유효성 검증에서 데이터 증가가 설정 되었습니까?

교육 및 테스트 세트 또는 교육 데이터 세트 모두에서 데이터를 추가하는 것 (이미지로 구성된 데이터 세트의 경우 무작위 작물 등과 같이 샘플을 프로그래밍 방식으로 추가)이 일반적입니다.

machine-learning deep-learning 2017-12-29

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나는 cntk에서 '깊은 꿈'을 실천하는 것이 불가능하다고 결론 내릴 수 있습니까?

내가 갖고있는 이미지 데이터에 깊은 꿈을 갖고 싶습니다. 나는 cntk를 시도하기로 결정했고, MNIST의 손으로 데이터를 작성하여 개발하기 시작했습니다. 일반적으로 신경망을 학습 할 때 입력 이미지의 고정 세트가 있고 배우기위한 다양한 가중치가 있습니다. Deep dreaming 이러한 종류의 뒤집기와 네트워크에서 고정 가중치를 사용하면 배울 수있는 다양

python deep-learning cntk 2017-12-30

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CAFFE 설치는 경로 변수에 설치 표시된 경우에도 파이썬 3.5을 찾을

내가 파이썬 3.5 설치하고 내가 cmd를에 python를 입력 할 때 파이썬 3.5.0 (V3를 말한다.하지 않습니다 5.035 : 374f501f4567, 9 월 13 일 2015, 02:27:37) win32의 [MSC v.1900 64 비트 (AMD64)] 자세한 내용은 "help", "copyright", "credits"또는 "license"를

python deep-learning python-3.5 caffe 2017-12-30

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텍스트 분류에서 WEKA의 MultilayerPerceptron을 사용하는 잘못된 출력

데이터를 분류하기 위해 MultilayerPerceptron 신경망을 사용하려고했습니다. 그러나 어떤 구성을 시도해도 항상 아래의 그림과 같이 동일한 결과가 50 % 만 정확합니다. 다른 분류기가 동일한 데이터 세트를 사용하여 더 믿을 수있는 결과를 제공하는 것으로 확인됩니다. 내 데이터의 형식은 'string, nominal'입니다. 사전 처리에 대해 좀

java neural-network deep-learning weka 2017-12-30

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xception 모델이 가장 좋은 모델이 종이에 기술되어있는 keras입니까?

나는 Xception 논문을 읽었으며,이 논문에서는 4.7 절에서 어떤 결과도없이 최상의 결과를 얻을 수 있다고 언급했다. 이제 keras 도구 상자를 사용하는 비디오에서이 네트워크를 사용하고자하지만 keras의 모델은 'ReLU'활성화 기능을 사용합니다. 케라의 모델이 최상의 모델을 반환합니까 아니면 relu 레이어를 생략하는 것이 더 낫습니까?

deep-learning keras conv-neural-network 2017-12-30

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Caffe의 net.params [layer] .diff에 실제로 저장되는 내용은 무엇입니까?

net.params [layer] .diff가 net.params [layer] .data와 같은 손실 함수의 파생이어야한다는 것을 알고 있습니다. 그러나 다음 예제와 혼동을 겪습니다. 3 계층 (ip1 , ip2, ip3) MNIST의 완전히 연결된 네트. import caffe caffe.set_mode_cpu() import nump

deep-learning caffe pycaffe 2017-12-31

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는 Keras는 - model.predict (이미지) [0]

내가 아래 문을 가로 질러 와서 무엇을 [0]의 확실하지 않았다 의미 : model.predict(image)[0] 을 그래서, 한 번 위의 문 을 인쇄를했다 [0]와[0] 한 번하지 않고, 다음과 같이 print model.predict(image) [[ 0.99335432 0.00664574]] print model.predict(image)

python neural-network deep-learning keras predict 2017-12-31

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