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。
如何在应用 conv2d 和 convtranspose2d 步骤后保持输入和输出形状一致？
美好的一天！ 我正在使用 Pytorch 来试验图像分割作业。使用 stride=2，我应用 conv2d 进行下采样，然后应用 convtranspose2d 进行上采样。我发现输出形状经常是
我正在尝试对灰度图像进行简单的二维卷积。 源灰度图像 我的卷积 当我尝试做更多对比时/ 核心 { -1, -1, -1 }, { -1, 8, -1 }, ...
我正在训练一个使用来自 JSON 的输入数据构成图像的 CNN（使用 pytorch 中的一系列 ConvTranspose2D）。与自然语言不同，输入数据可以按任何顺序排列，因为它包含...
Hola no se que podria hacer estoy usando los datos load_digits para hacer modelos neuronales y evaluarlos con k-fold Este es mi codigo: 从 keras.layers 导入 BatchNormalization def def_model():
从 tensorflow 插件实现随机深度导致 ValueError：维度必须相等错误
我对深度学习很陌生，我想从这篇论文中实现随机深度：https://arxiv.org/pdf/1603.09382.pdf TensorFlow 插件已经有一个随机深度层。我在做二进制
如何开发基于增强现实的应用程序来为基于电子商务的应用程序虚拟试穿衣服
开发基于 AR 的应用程序，允许客户在实时环境中试穿衣服和配饰。 基于以下规格： 视窗 安卓应用 注意：我有
我的代码面临准确性问题。我在 MPhil 研究中使用 CNN 作为模型，使用 LDA 使用 NSL-KDD 数据集进行特征缩减，但准确率为 94% 我不知道怎么回事，我想要...
我正在尝试实施 DiffusionRecoveryLikelihood EBM，我收到张量大小错误，但无法发现我的错误 这是代码： def l2normalize(v, eps=1e-12): 返回 v / (v.norm() ...
pytorch：时间序列特征提取CNN，不同维度的batches
我正在使用 CNN 从不同长度的时间数据中提取特征。我正在使用 pad_sequence 批量填充数据，但每个批次仍将具有不同的时间维度。我是...
我的 LSTM 神经网络模型在回归问题上有什么问题，它不返回模型作为输出？
所以，问题是： 定义神经网络架构时我做错了什么？查看部分定义神经网络模型和定义学习率调度器训练模型 D...
FileNotFoundError: [Errno 2] 图像数据集单热编码没有这样的文件或目录
我尝试在我的图像数据集中使用 to_categorical() 进行单热编码，但由于 FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory 错误而失败，代码如下， 导入操作系统 小鬼...
我有一个检测违章停车的任务，我想用像YOLO、SDD等物体检测模型在视频上检测它们，我可以通过视频训练它吗？还是视频中的所有帧？或来自 v...
比方说，我训练了一个自动编码器（它给了我编码器1，解码器1和自动编码器1，这是编码器1和解码器1的oncatination），这个自动编码器在瓶颈中有3个潜伏节点。
错误 "IndexError: 如何在Keras中使用训练好的模型预测输入图像？
我训练了一个模型，从9个类中对图像进行分类，并使用model.save()保存它。以下是我使用的代码： from keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input from keras.layer ...
我在STFT数据和离散小波变换数据上创建CNN模型。我想在2个输入数据上用python获取深度学习的超参数值。如何做到这一点？任何帮助将...
我试图复制cnn并合并它们，这样我就得到一个双路径架构。但得到的错误。我使用的是keras 2.1.6版本。
需要帮助与python编码.我试图协和2 CNN模型.模型＃1有3卷积层，然后是一个密集层.模型2也有相同的架构。我试图协和...
使用matplotlib.pylot.imshow()从对象的类(如1-SHIRTS, 2-SHOES等)中获取相应图像的代码。
如下图所示，我的模型只在1500张图片上进行训练(不包括0.2个验证数据)，但我的FASHION_MNIST训练数据有60000张图片。有谁能帮忙吗？我使用的是google colab notebook ...
这是我的数据集，我成功地解压了zip_file = tf.keras.utils.get_file(origin='https:/www.googleapis.comdrivev3files1vRDbctiK6_FUj0RI6Sb1qDtuFUQG4UfB?alt=media&key=...)
我想把两个模型合二为一，我有一个BERT模型和一个EfficientNet模型。input_text = model_Bert.input[:2] text = model_Bert(input_text) input_img = model_EfNet.layer[0].input img = ...我有一个BERT模型和EfficientNet模型。
IndexError: 在表格学习器fatai2中，目标-1越界错误。
当试图从fastai2库中拟合一个tabular_learner时，得到了以下错误。