Pytania otagowane jako convnet

W przypadku pytań dotyczących „Konwolucyjnych sieci neuronowych” (CNN)

10
Czym są warstwy dekonwolucyjne?
Niedawno przeczytałem w pełni sieci konwergentne dla segmentacji semantycznej autorstwa Jonathana Longa, Evana Shelhamera, Trevora Darrella. Nie rozumiem, co robią „warstwy dekonwolucyjne” / jak działają. Odpowiednia część to 3.3 Upsampling jest konwertowanym krokiem wstecz Innym sposobem łączenia gruboziarnistych wyjść z gęstymi pikselami jest interpolacja. Na przykład prosta interpolacja dwuliniowa oblicza …
2
Jak przygotować / powiększyć obrazy dla sieci neuronowej?
Chciałbym użyć sieci neuronowej do klasyfikacji obrazów. Zacznę od wstępnie przeszkolonego CaffeNet i wyszkolę go do mojej aplikacji. Jak przygotować obrazy wejściowe? W tym przypadku wszystkie obrazy są tego samego obiektu, ale z różnymi odmianami (pomyśl: kontrola jakości). Są w nieco różnych skalach / rozdzielczościach / odległościach / warunkach oświetleniowych …
4
Jak działają kolejne warstwy splotu?
To pytanie sprowadza się do „jak dokładnie działają warstwy splotu . Załóżmy, że mam obraz w skali szarości . Obraz ma jeden kanał. W pierwszej warstwie stosuję splot 3 × 3 z filtrami k 1 i wypełnieniem. Następnie mam kolejną warstwę splotu z 5 x 5 zwojami i filtrami k …
2
Jakie są / są domyślnymi filtrami używanymi przez Keras Convolution2d ()?
Jestem całkiem nowy w sieciach neuronowych, ale całkiem przyzwoicie rozumiem algebrę liniową i matematykę splotu. Próbuję zrozumieć przykładowy kod znajdujący się w różnych miejscach w sieci do szkolenia splotowego NN Keras z danymi MNIST do rozpoznawania cyfr. Oczekuję, że kiedy utworzę warstwę splotową, będę musiał określić filtr lub zestaw filtrów …
18 convnet  keras 
5
powiększ mapę cieplną dna morskiego
Tworzę plik corr()df z oryginalnego pliku df. corr()Df wyszedł 70 x 70 i to jest niemożliwe, aby wyobrazić sobie mapę cieplną ... sns.heatmap(df). Jeśli spróbuję wyświetlić corr = df.corr(), tabela nie pasuje do ekranu i widzę wszystkie korelacje. Czy jest to sposób na wydrukowanie całości dfbez względu na jej rozmiar …
17 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 
5
Konwolucyjna nadmierna sieć neuronowa. Porzucenie nie pomaga
Gram trochę z konwekcjami. W szczególności korzystam z zestawu danych kaggle koty kontra psy, który składa się z 25 000 obrazów oznaczonych jako kot lub pies (po 12500 każdego). Udało mi się osiągnąć około 85% dokładności klasyfikacji na moim zestawie testowym, jednak wyznaczyłem sobie cel osiągnięcia 90% dokładności. Moim głównym …
1
propagacja wsteczna w CNN
Mam następujący CNN: Zaczynam od obrazu wejściowego o rozmiarze 5x5 Następnie stosuję splot za pomocą jądra 2x2 i stride = 1, który tworzy mapę cech o rozmiarze 4x4. Następnie stosuję maksymalne łączenie 2x2 z krokiem = 2, co zmniejsza mapę obiektów do rozmiaru 2x2. Następnie stosuję sigmoid logistyczny. Następnie jedna …
3
Dlaczego zwoje zawsze używają liczb nieparzystych jako filter_size
Jeśli spojrzymy na 90-99% artykułów opublikowanych za pomocą CNN (ConvNet). Zdecydowana większość z nich używa najczęściej używanych filtrów o liczbach nieparzystych : {1, 3, 5, 7}. Sytuacja ta może prowadzić do pewnych problemów: przy tych rozmiarach filtrów zwykle splot nie jest idealny z wypełnieniem 2 (wspólne wypełnienie), a niektóre krawędzie …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.