Pytania otagowane jako deep-learning

Głębokie uczenie się to dziedzina uczenia maszynowego, której celem jest nauka złożonych funkcji przy użyciu specjalnych architektur sieci neuronowych, które są „głębokie” (składają się z wielu warstw). Tego tagu należy używać w przypadku pytań dotyczących implementacji architektur uczenia głębokiego. Ogólne pytania dotyczące systemów uczących się należy oznaczyć tagiem „systemy uczące się”. Pomocne jest dołączenie znacznika do odpowiedniej biblioteki oprogramowania (np. „Keras”, „tensorflow”, „pytorch”, „fast.ai” itd.).

3
Wykorzystanie YOLO lub innych technik rozpoznawania obrazów do identyfikacji całego tekstu alfanumerycznego obecnego na obrazach
Mam schemat wielu obrazów, z których wszystkie zawierają etykiety jako znaki alfanumeryczne zamiast samej etykiety tekstowej. Chcę, aby mój model YOLO identyfikował wszystkie zawarte w nim cyfry i znaki alfanumeryczne. Jak mogę wytrenować mój model YOLO, aby robił to samo. Zestaw danych można znaleźć tutaj. https://drive.google.com/open?id=1iEkGcreFaBIJqUdAADDXJbUrSj99bvoi Na przykład: zobacz ramki …
1
Zapisz model co 10 epok tensorflow.keras v2
Używam aparatów zdefiniowanych jako podmoduł w tensorflow v2. Trenuję mój model fit_generator()metodą. Chcę zapisywać mój model co 10 epok. Jak mogę to osiągnąć? W Keras (nie jako podmoduł tf) mogę dać ModelCheckpoint(model_savepath,period=10). Ale w tf v2, oni zmieniło to ModelCheckpoint(model_savepath, save_freq)gdzie save_freqmoże być 'epoch'w tym przypadku model jest zapisywany każdej …
2
Używając modułu mózgu Gekko, w jaki sposób mogę ustalić, ile warstw i jakiego rodzaju warstwy użyć, aby rozwiązać problem głębokiego uczenia się?
Uczę się korzystać z modułu mózgu Gekko do aplikacji do głębokiego uczenia się. Konfigurowałem sieć neuronową, aby nauczyć się funkcji numpy.cos (), a następnie uzyskać podobne wyniki. Dobrze się dopasowuję, gdy granice mojego treningu są następujące: x = np.linspace(0,2*np.pi,100) Ale model rozpada się, gdy próbuję rozszerzyć granice do: x = …
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.