deep-learning 相关问题

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。

Tensoflow2 LSTM - 未使用参数input_shape？

所以我用下面的代码建立了神经网络： import tensorflow as tf tf_model = tf.keras.Sequential() tf_model.add(tf.keras.layer.LSTM(50, activation='relu')) tf_model.add(tf.keras.layer.LSTM(50, activation='relu'))。

python tensorflow keras deep-learning lstm

回答 1 投票 0

与训练集的损失不同，开发集的损失总是在增加的

我设计了一个文本分类问题的网络。为了做到这一点，我使用的是huggingface transformet的BERT模型，上面还有一个线性层进行微调。我的问题是，损失在 ...

python deep-learning neural-network pytorch loss-function

回答 1 投票 0

word2vec：以不区分大小写的方式找到相似的词。

我可以获得我感兴趣的文本语料库上的单词向量。现在，我面临的问题是，这些向量是大小写敏感的，例如 "Him "和 "him "不同，"... "也不同。

deep-learning nlp word2vec case-sensitive

回答 2 投票 3

无效参数。ValueError.输入包含NaN、无穷大或对dtype('float32')来说太大的值。输入包含NaN、无穷大或一个对dtype('float32')来说太大的值。

我试图在我的数据集上使用AUC作为度量标准来训练一个LSTM模型，我将这个度量标准定义为使用SKLearn的rocc_auc_score函数。我将这个度量定义为一个函数，使用SKLearn的rocc_auc_score函数。以下是我的代码：从......

tensorflow keras deep-learning lstm auc

回答 1 投票 0

在Flux中使用回调进行训练时的记录损失。

我想为Flux中的train！函数写一个回调。我的代码是： cb_loss = x -> push!(x, loss(x_train, y_train)) loss_vector = Vector{Float32}() Flux.train!(loss, ps, train_data, opt, ...)

machine-learning deep-learning julia

回答 1 投票 1

多项式与argmax评价准确率的意义是什么？

使用多项式而不是直接使用argmax来评估预测精度的目的是什么？ probs_Y = torch.softmax(model(test_batch, feature_1, feature_2), 1) sampled_Y = torch......。

machine-learning deep-learning pytorch

回答 1 投票 1

在CT图像上识别小血管的非et化功能

我们试图利用CT图像生成3D肺血管树。我们使用VGG-16作为编码器，相同的层（不转移权重）作为解码器。由于CT ...

deep-learning image-segmentation

回答 1 投票 1

如何将Onnx模型(.onnx)转换为tensorflow(.pb)模型？

我试图将.onxx模型转换为.pb模型。我已经写了代码，但我得到的错误。@tf_func(tif.ceil)AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'ceil' import onnx from ...。

tensorflow keras deep-learning neural-network pytorch

回答 1 投票 0

在BIG数据集上训练模型的最佳实践是什么？

我需要在一个数据集上训练一个模型，这个数据集所需的内存比我的GPU还要多。

python tensorflow deep-learning tensorflow2.0 tensorflow2.x

回答 1 投票 1

变压器模型中位置编码的实现细节？

这个位置编码到底是怎么计算的呢？我们假设一个机器翻译的场景，这些都是输入句子，english_text = [this is good, this is bad] german_text = [das ...。

encoding deep-learning nlp transformer attention-model

回答 1 投票 0

使用TensorFlow对不平衡数据进行训练

情况是这样的。我想知道当我的训练数据在2个标签之间的标签分布不平衡时，如何优化使用TensorFlow。例如，假设MNIST教程简化为......。

machine-learning neural-network deep-learning tensorflow perceptron

回答 4 投票 28

PyTorch - 模型参数权重的意外形状

我在Pytorch中创建了一个全连接网络，输入层为形状（1,784），第一隐藏层为形状（1,256）。简而言之：nn.Linear(in_features=784, out_features=256, bias=True) ....

deep-learning neural-network pytorch tensor

回答 1 投票 0

验证损失减少，然后增加，然后再减少

我有以下我正在训练的一个深度CNN分类器的交叉熵损失作为迭代函数的演变。蓝色的曲线是训练集，橙色的曲线是 ...

machine-learning deep-learning classification loss-function

回答 1 投票 -3

Keras在训练过程中得到最后一层的输出。

我们的目标是在训练阶段恢复变量自动编码器最后一层的输出，作为另一个算法的训练数据。附上的是模型变分自动编码器 ...

keras deep-learning autoencoder

回答 1 投票 0

LSTM Keras对X和Y输入维度进行排序。

我正试图建立一个LSTM，但对塑造我的数据的最佳方式感到困惑。我有一个数据框架，看起来像这样：df.head(5) data ...

python tensorflow keras deep-learning lstm

回答 1 投票 0

RuntimeError: size mismatch, m1: [5 x 10]，m2: 在pytorchatensrcTHgenericTHTensorMath.cpp处，[5 x 32] 。

我需要你的帮助运行下面的代码会抛出。RuntimeError: size mismatch, m1: [5 x 10], m2: 在pytorchatensrcTHgenericTHTensorMath.cpp处的[5 x 32]，我看了类似的问题，但它们是...

python deep-learning pytorch reinforcement-learning

回答 1 投票 0

理解神经网络模型的预测。

基本上，我有一组图片。基于给定的标签，比如说 "狗 "和 "狗以外的任何东西"，我训练了一个卷积神经网模型。我将 "狗 "编码为1，所有其他标签编码为0，然而，...

tensorflow deep-learning neural-network computer-vision conv-neural-network

回答 1 投票 0

使用AlexeyAB暗网训练自定义yolov_3时出现的问题。

我正在使用谷歌Colab上的darknet创建一个Yolov_3模型，我已经做了所有正确的事情，并得到了预训练的权重，给训练一个良好的开端，但在结束时初始化训练......

deep-learning neural-network yolo darknet

回答 1 投票 0

pointnet中输入和特征变换的区别？

pointnet architechture 我目前正在看这篇论文，其中原始点云坐标正在进行两次变换，输入变换和特征变换，变换本身是...

deep-learning computer-vision

回答 1 投票 1

(CRNN OCR)训练时出错! Invalid Argument: sequence_length(0) <= 18 node ctcCTCLoss

我在OCR上使用CRNN（CNN + RNN + CTC Loss）的模型。我使用的是Tensorflow Keras，以下是我的代码[来自CTC Loss]： labels = Input(name='the_labels', shape=[max_label_len], dtype='float32')......

tensorflow machine-learning keras deep-learning ocr

回答 1 投票 1

deep-learning 相关问题

最新问题