深度学习是一个机器学习领域,其目标是使用“深层”(由多层组成)的特殊神经网络架构来学习复杂的功能。此标记应用于有关深度学习体系结构实现的问题。一般机器学习问题应标记为“机器学习”。包括相关软件库的标签(例如,“keras”或“tensorflow”)是有帮助的。
有人可以帮助我从DCGAN获得正确的结果/图像吗? 我从一个颜色的图片中得到了不同的颜色(噪音)图片 迭代到另一个,但在任何地方都不接近我应该 得到。我要喂...
我从一个中获得不同的颜色(噪音)图片 迭代到另一个,但在任何地方都不接近我应该 得到。我正在用标签喂食人的脸/猫/狗来训练我的发电机 和歧视器,我应该得到外观
训练我的pix2pix gan,鉴别损失开始在20个时代左右。然后,从30个时代开始,它一直保持在0。 发电机损失保持减少...
发电机损失不断减少。在前几个时期左右开始时,发电机的损失在50-60之间。在100个时期,发电机损失约为4-5。然后从150到350个时期,发电机损失徘徊在1-3之间。
今天早些时候,这对我来说很好,但是当我重新启动笔记本时,它突然开始非常奇怪。 我有一个TF数据集,该数据集接收numpy文件及其相关性...
的实例保存为.pth文件。实验室具有实例变量,包括火炬模型,多个图形对象,数据框和其他与实验参数相关的元数据的字典。
class wb_sampling extends tf.layers.Layer { constructor(config) { super(config); this.KL_weight = config.KL_weight; // weights the KL_loss compared to reconstruction loss. If KL_weiht==0, reconstruction loss is the only loss used if (this.KL_weight === undefined) { this.KL_weight=0.0001; // default } this.last_mu; this.last_logVar; // Adds KL loss this.addLoss(() => { const retour = tf.tidy(() => { let kl_loss; let z_log_var=this.last_logVar; let z_mean=this.last_mu; kl_loss = tf.scalar(1).add(z_log_var).sub(z_mean.square()).sub(z_log_var.exp()); kl_loss = tf.sum(kl_loss, -1); kl_loss = kl_loss.mul(tf.scalar(-0.5 * this.KL_weight)); return (tf.mean(kl_loss)); }); return (retour); }); // end of addLoss } // end of constructor computeOutputShape(inputShape) { return inputShape[0]; // same shape as mu } call(inputs, training) { return tf.tidy(() => { const [mu, logVar] = inputs; // store mu and logVar values to be used by the KL loss function this.last_mu=mu; // zMean this.last_logVar=logVar; // zLogVar const z = tf.tidy(() => { const batch = mu.shape[0]; const dim = mu.shape[1]; const epsilon = tf.randomNormal([batch, dim]); const half = tf.scalar(0.5); const temp = logVar.mul(half).exp().mul(epsilon); const sample = mu.add(temp); return sample; }); return z; }); } // end of call() static get className() { return 'wb_sampling'; } } // end of wb_sampling layer
https://www.ordnancesurvey.co.uk/business-government/products/addressbase-promium--- 我想要当我解析这样的算法的地址时想要:
效率NETB0验证损失Stagnan不会降低,验证精度会提高,但Stagnan
使用我的数据集列车1515,验证326,测试327,有6个类,对第一个时期的验证减少,但在几乎最后一个时期的验证损失和准确性中,使用了6个类 来自
为什么面对“ CUDA错误:训练LSTM型号”时触发设备侧的断言? 我正在学习Pytorch和深度学习,我正在研究包含4个功能的数据集。我的问题陈述是多类分类问题,总计9可能的输出1到9。 基因是
编码分类数据
modulenotfounderror:训练图像中没有名为“模型”问题的模块
import cv2 import numpy as np from PIL import Image import os import numpy as np import cv2 import os import h5py #import dlib from imutils import face_utils from keras.models import load_model import sys from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D,Dropout from keras.layers import Dense, Activation, Flatten #from keras.utils import to_categorical from tensorflow.keras.utils import to_categorical from keras import backend as K from sklearn.model_selection import train_test_split from Model import model from model.Model import model from keras import callbacks