Вопросы с тегом «conv-neural-network»

Я читал статью о нормализации партии [1], и в ней был один раздел, где приводится пример, в котором я пытался показать, почему нормализацию следует выполнять осторожно. Я, честно говоря, не могу понять, как работает пример, и мне очень любопытно понять, что они пишут столько, сколько я могу. Сначала позвольте мне …

11 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network 

Я начинаю с глубокого изучения, и у меня есть вопрос, ответ на который я не смог найти, возможно, я не искал должным образом. Я видел этот ответ , но до сих пор не ясно, что такое потеря веса и как она связана с функцией потери.

11 neural-networks  conv-neural-network 

Как карты активации на данном слое связаны с фильтрами для этого слоя? Я не спрашиваю о том, как выполнить сверточную операцию между фильтром и картой активации, я спрашиваю о типе связи, которую имеют эти два. Например, скажем, вы хотели сделать полную связь. У вас есть f количество фильтров и n …

11 machine-learning  deep-learning  conv-neural-network 

В настоящее время я работаю над программным обеспечением для распознавания лиц, которое использует нейронные сети свертки для распознавания лиц. Основываясь на своих результатах, я понял, что сверточная нейронная сеть имеет общие веса, чтобы сэкономить время во время обучения. Но как адаптировать обратное распространение, чтобы его можно было использовать в сверточной …

11 machine-learning  neural-networks  computer-vision  backpropagation  conv-neural-network 

Основываясь на том, что я узнал, мы используем несколько фильтров в Conv Layer CNN для изучения различных детекторов функций. Но так как эти фильтры применяются одинаково (то есть скользят и умножаются на области ввода), разве они не изучат одни и те же параметры во время обучения? Следовательно, использование нескольких фильтров …

11 neural-networks  conv-neural-network  convolution  filter 

Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто в прошлом году . Тренировка после 15 эпох в наборе данных CIFAR-10, кажется, делает потерю проверки больше не снижающейся, придерживаясь приблизительно 1,4 (с …

11 neural-networks  conv-neural-network  keras 

Я работаю в сети свертки для распознавания изображений, и мне было интересно, смогу ли я вводить изображения разных размеров (хотя и не сильно отличается). Об этом проекте: https://github.com/harvardnlp/im2markup Они говорят: and group images of similar sizes to facilitate batching Таким образом, даже после предварительной обработки изображения по-прежнему имеют разные размеры, …

10 neural-networks  conv-neural-network  computer-vision 

С точки зрения различий между нейронной сетью и глубоким обучением мы можем перечислить несколько элементов, таких как добавление большего количества слоев, массивный набор данных, мощное компьютерное оборудование, чтобы сделать обучение сложной моделью. Помимо этого, есть ли более подробное объяснение различий между NN и DL?

10 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  deep-belief-networks 

Я пытаюсь обучить глубокую нейронную сеть для классификации, используя обратное распространение. В частности, я использую сверточную нейронную сеть для классификации изображений, используя библиотеку Tensor Flow. Во время тренировок я испытываю какое-то странное поведение, и мне просто интересно, типично ли это, или я что-то делаю не так. Итак, моя сверточная нейронная …

10 machine-learning  classification  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow 

В задачах компьютерного зрения, таких как классификация объектов, с помощью сверточных нейронных сетей (CNN), сеть обеспечивает привлекательную производительность. Но я не уверен, как настроить параметры в сверточных слоях. Например, в градациях серого изображения ( 480x480) первый сверточный слой может использовать сверточный оператор, например 11x11x10, где число 10 означает количество сверточных …

10 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision 

В недавней статье WaveNet авторы ссылаются на свою модель как на сложенные слои расширенных извилин. Они также производят следующие диаграммы, объясняющие разницу между «обычными» сверточными и дилатационными сверточками. Обычные свертки выглядят так: Это свертка с размером фильтра 2 и шагом 1, повторяющимся для 4 слоев. Затем они показывают архитектуру, используемую …

10 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  tensorflow 

Приносит свои извинения за неправильное использование технических терминов. Я работаю над проектом семантической сегментации с помощью сверточных нейронных сетей (CNN); пытаясь реализовать архитектуру типа Encoder-Decoder, поэтому размер вывода совпадает с размером ввода. Как вы оформляете этикетки? Какую функцию потерь следует применять? Особенно в ситуации тяжелого дисбаланса классов (но соотношение между …

10 conv-neural-network  image-processing  segmentation 

Примеры: у меня есть предложение в должностной инструкции: «Старший инженер Java в Великобритании». Я хочу использовать модель глубокого обучения, чтобы предсказать ее как 2 категории: English и IT jobs. Если я использую традиционную классификационную модель, она может предсказать только 1 метку с softmaxфункцией на последнем слое. Таким образом, я могу …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

У меня есть набор данных с широкими изображениями: 1760x128. Я читал учебники и книги, и в большинстве из них утверждается, что входные изображения должны быть квадратными, а если нет, то они преобразуются в квадратные, чтобы их можно было обучить уже обученным (на квадратных изображениях) cnns. Есть ли способ обучить cnn …

9 conv-neural-network 

Я изучаю глубокое обучение (особенно CNN) и то, как обычно требуется очень много данных для предотвращения переобучения. Однако мне также сказали, что чем больше емкость / больше параметров в модели, тем больше данных требуется для предотвращения переобучения. Поэтому мой вопрос: почему вы не можете просто уменьшить количество слоев / узлов …

9 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network