conv-neural-network

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    使用Tensorflow实现卷积图层

    我试图从blog post实现文本分类的卷积图层，并进行了一些修改以适应我的需要。 在博客中，只有一个卷积层，而我希望我有两个卷积层，其次是ReLU和最大池。 代码到目前为止是： vocab_size = 2000 embedding_size = 100 filter_height = 5 filter_width = embedding_size no_of_channels = 1
    tensorflow conv-neural-network 2017-09-02

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    为卷积神经网络准备数据集

    我正在尝试实现卷积神经网络（CNN）模型来分类手势。数据集不是现成的，因此我需要准备它。 我应该如何准备数据集？我拍摄的图像是否应该包含手或除手之外的物体？哪个会给我一个准确的模型，可以准确的工作，尽管背景和框架中的其他物体？
    machine-learning dataset conv-neural-network 2017-09-03

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    如何预测何时在Keras中使用规范化或丢失层进行训练？

    我用Normalization图层训练了一个模型。该代码是这样的： 在训练阶段： model=Sequential() model.add() ... k.set_learning_phase(1) ModelCheckpoint(weights_file) model.fit() 在推理时间： k.set_learning_phase(0) model.load_weight
    python machine-learning keras caffe conv-neural-network 2017-09-04

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    在凯拉斯定义模型

    我是深度学习和凯拉斯的新手。什么是预训练权重初始化权重='imagenet'是什么意思用于在Keras中定义模型？ ResNet50(weights='imagenet') 谢谢！
    python deep-learning keras conv-neural-network resnet 2017-09-04

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    重新训练最后成立以来层与小INPUT_SIZE工作

    重新训练开始（没有paramaeters，只是为了我们自己的图像数据通道）： https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/how_tos/image_retraining/ 对于mobilenet说，输入图像的尺寸可以是“ 224' ， '192'， '160' 或 '128'（再培训目的）： https://github.com/tensorflow/te
    machine-learning tensorflow conv-neural-network 2017-09-04

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    在CNN（Keras）中选择步数和过滤器数

    我正在使用keras为信号分类建立一个cnn模型。 keras中用于超参数调整和选择步数和数字过滤器的最佳方法是什么？
    tensorflow keras theano conv-neural-network keras-layer 2017-09-06

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    图像分类Keras预测

    我按照目前Keras博客上的教程，我有以下问题：一旦模型被训练，我该如何挑选图像并对其进行分类？ 我知道train_generator.class_indices在模型中有类。 目标是引入图像的路径并返回相应的类。 下面是代码： #libraries used from keras import backend as K from keras import applications fro
    keras conv-neural-network 2017-09-06

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    准确性降低卷积神经网络

    对于大量的训练样本（100.000），我的卷积神经网络的准确性降低而不是增加。对于较少数量的训练样本（6.000），准确度会增加到一个点，然后开始下降。 例子： nr_training_examples 100000 tb 2500 epoch 0 loss 0.19646 acc 18.52 nr_test_examples 5000 Accuract test set 0.00 nr
    tensorflow neural-network conv-neural-network 2017-09-10

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    如何根据CNN中的模型转换测试数据？

    我是Keras的新手，我正在学习构建卷积神经网络模型。我正在使用MNIST数据集。 (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data() 建立和评估后，我获得了99％以上的准确度。 model = NN_model() # Sequential model built with multiple Convolution and poo
    python neural-network keras conv-neural-network 2017-09-11

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    TensorFlow：CovNet为所有示例返回相同的输出

    我在一组，100个相同的正方形和100个相同的圆上有200个图像。图像是44x41像素，图像是灰度。我正在尝试构建一个简单的分类器来学习tensorflow。 问题：无论输入图像如何，预测向量始终具有相同的值。 这里是我的神经网络的代码： import tensorflow as tf import random as r import matplotlib import numpy as
    tensorflow deep-learning conv-neural-network 2017-09-11
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