Вопросы с тегом «convnet»

Недавно я прочитал « Полностью сверточные сети для семантической сегментации » Джонатана Лонга, Эвана Шелхамера, Тревора Даррелла. Я не понимаю, что делают "деконволюционные слои" / как они работают. Соответствующая часть 3.3. Апсэмплинг - обратная свертка Другим способом подключения грубых выходов к плотным пикселям является интерполяция. Например, простая билинейная интерполяция вычисляет …

188 neural-network  convnet  convolution 

Я недавно прочитал комментарий Яна ЛеКуна о свертках 1x1 : В Сверточных Сетях не существует такого понятия, как «полностью связанные слои». Существуют только слои свертки с ядрами свертки 1x1 и полной таблицей соединений. Это слишком редко понимаемый факт, что ConvNets не должен иметь вход фиксированного размера. Вы можете обучить их …

55 neural-network  convnet 

Я хотел бы использовать нейронную сеть для классификации изображений. Я начну с предварительно обученного CaffeNet и обучу его для моего приложения. Как подготовить входные изображения? В этом случае все изображения имеют один и тот же объект, но с вариациями (подумайте: контроль качества). Они находятся в несколько разных масштабах / разрешениях …

41 neural-network  image-classification  preprocessing  convnet 

Этот вопрос сводится к тому, «как сделать сверток слоев именно работу. Предположим, у меня есть изображение в оттенках серого . Таким образом, изображение имеет один канал. В первом слое я применяю свертку с фильтрами и заполнением. Тогда у меня есть еще один слой свертки с сверток и фильтров. Сколько карт …

29 neural-network  convnet 

Я часто слышал, как люди говорили, почему сверточные нейронные сети все еще плохо поняты. Известно ли, почему сверточные нейронные сети всегда заканчивают тем, что изучают все более сложные функции, когда мы поднимаемся по уровням? Что заставило их создать такой набор функций, и будет ли это также верно для других типов …

22 machine-learning  neural-network  deep-learning  convnet  cnn 

При обучении нейронных сетей одним гиперпараметром является размер мини-пакета. Обычный выбор - 32, 64 и 128 элементов в каждой партии. Существуют ли какие-либо правила / рекомендации, какими большими должны быть мини-партии? Какие-нибудь публикации, которые исследуют влияние на обучение?

21 neural-network  deep-learning  convnet  optimization 

Я довольно плохо знаком с нейронными сетями, но я достаточно хорошо понимаю линейную алгебру и математику свертки. Я пытаюсь понять пример кода, который я нахожу в различных местах сети для обучения сверточного NN Keras с данными MNIST для распознавания цифр. Я ожидаю, что когда я создаю сверточный слой, мне нужно …

18 convnet  keras 

В статье « Пройдя глубже с извилинами» описывается GoogleNet, в которой содержатся оригинальные начальные модули: Переход к началу v2 заключался в том, что они заменили свертки 5x5 на две последовательные свертки 3x3 и применили объединение: В чем разница между Inception v2 и Inception v3?

18 image-classification  convnet  computer-vision  inception 

Я немного играю с конвеетами. В частности, я использую набор данных kaggle cats-vs-dogs, который состоит из 25000 изображений, помеченных как кошки или собаки (по 12500 изображений). Мне удалось достичь около 85% точности классификации на моем тестовом наборе, однако я поставил цель добиться точности 90%. Моя главная проблема - переоснащение. Каким-то …

16 neural-network  deep-learning  convnet  image-recognition  dropout 

Я создаю corr()DF из оригинального DF. corr()ДФ вышел 70 X 70 и невозможно представить себе Heatmap ... sns.heatmap(df). Если я попытаюсь отобразить corr = df.corr(), таблица не умещается на экране, и я вижу все корреляции. Это способ печати всего, dfнезависимо от его размера, или контроля размера тепловой карты?

16 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

У меня есть следующий CNN: Я начинаю с входного изображения размером 5х5 Затем я применяю свертку, используя ядро ​​2x2 и шаг = 1, что дает карту характеристик размером 4x4. Затем я применяю максимальный пул 2x2 с шагом = 2, который уменьшает карту объектов до размера 2x2. Затем я применяю логистический …

15 machine-learning  convnet  backpropagation  cnn  kernel 

Если я смотрю на одном из многочисленных источников для классов Imagenet по Интернету я не могу найти ни одного класса , связанного с людьми (и нет, сенокосец не тот , кто собирает, но это то , что я знал , как папа Longlegs, своего рода паук :-). Как это возможно? …

14 machine-learning  deep-learning  dataset  convnet  image-classification 

Я пытаюсь понять эту статью и не уверен, что такое билинейное повышение частоты дискретизации. Кто-нибудь может объяснить это на высоком уровне? https://arxiv.org/abs/1606.00915

13 deep-learning  convnet  cnn  convolution 

У меня есть небольшой подвопрос к этому вопросу . Я понимаю, что при обратном распространении через слой максимального пула градиент направляется обратно таким образом, что нейрон в предыдущем слое, который был выбран как максимальный, получает весь градиент. В чем я не уверен на 100%, так это как градиент в следующем …

13 machine-learning  neural-network  convnet  backpropagation 

Если мы посмотрим на 90-99% статей, опубликованных с использованием CNN (ConvNet). Подавляющее большинство из них использует размер фильтра нечетных чисел : {1, 3, 5, 7} для наиболее часто используемых. Эта ситуация может привести к некоторой проблеме: при таких размерах фильтров операция свертки обычно не идеальна с заполнением 2 (обычное заполнение), …

13 deep-learning  convnet  computer-vision  convolution