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。

SSD中VOC数据的边界框标签

我使用SSD进行CNN培训，并使用VOC2007和VOC2012数据集进行测试。我不太了解VOC2007数据集中的标准化边界框。对于VOC2007数据集说，当我们看...

deep-learning caffe
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有状态LSTM输入形状错误

我正在做一个处理长序列多类分类的项目。这是我的数据谷歌colab快照的组织我已经将整个序列分成60个子序列，每个...

python tensorflow keras deep-learning lstm
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在keras中将ZCA美白应用于VGG

我在这里使用VGG来训练我的数据：#Class class = class = ['chino'，'cocoa'，'chiya'，'rize'，'syaro'] nb_classes = len（classes）img_width，img_height = 150， 150＃图像存储用于培训和验证......

python keras deep-learning vgg-net
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损失曲线和度量曲线之间的不一致性？

我最近训练了一种识别动作的分类模型。一切顺利，但损失曲线和准确度曲线之间存在一些不一致。损失图中的蓝色是......

deep-learning
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如何通过遵循全局步骤在Keras中实现指数衰减学习率

请看下面的例子#noding：utf-8 import numpy as np import pandas as pd import random import math from keras import Sequential from keras.layers import Dense，Activation from keras ....

neural-network keras deep-learning reinforcement-learning
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时间步长与Keras的LSTM输入中的特征之间的差异。有谁可以用一个例子解释一下？

我正在尝试使用Keras构建LSTM模型来训练序列。我在这里看过一些帖子，但无法找到解释样本，功能和时间步骤意味着什么的旁白......

deep-learning recurrent-neural-network lstm
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带有noise_shape的Keras Dropout

我有一个关于Keras函数Dropout的问题，其中包含noise_shape的参数。问题1：如果您的输入具有形状（batch_size，timesteps，features）并且您想要...的含义是什么？

python deep-learning keras dropout
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如何在tensorflow，DNNLinearCombinedClassifier中使用不同的损失函数

我正在使用google tensorflow TensorFlow Wide＆Deep Learning来预测点击率。该代码基于wide_n_deep_tutorial.py。但是，auc很糟糕。我检查了代码并发现，在......

tensorflow deep-learning
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在python2.7中安装在anaconda中的keras的冲突

当我键入conda install keras时，我收到此错误：“unsatisfiabledError：发现以下规范存在冲突：-functools32 -keras”我不知道如何修复错误，帮助我......

deep-learning
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区分人工神经网络中的学习和记忆

是否有一个很好的资源可以清楚地解释人工神经网络的学习和记忆之间的区别 - 如果源包含数学解释和/或......

neural-network deep-learning artificial-intelligence proof
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如何在使用VGG16进行回归时减少过度使用？

我正在使用VGG16的转学习来进行回归任务，但我很快就会过度适应。我想减少回归的参数数量（最后一层），我该怎么做？

python keras deep-learning computer-vision conv-neural-network
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返回状态Keras-多变量输出

在返回状态部分参考此博客：https：//machinelearningmastery.com/return-sequences-and-return-states-for-lstms-in-keras/我正在尝试实现多变量（预测...

keras deep-learning lstm
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keras.layers.Conv2D的默认内核大小，零填充和步幅是什么？

Conv2D（keras.layers.Conv2D）中的默认内核大小，零填充和Stride参数是什么？如果未指定这些参数会发生什么？

tensorflow keras deep-learning conv-neural-network zero-padding
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如何在ANN中设置偏差并将Sigmoid更改为ReLU功能？

我正在尝试通过人工神经网络创建数据预测模型。以下代码是通过许多书籍创建的基于Python的ANN代码的一部分。另外，...之间的错误率

python neural-network deep-learning artificial-intelligence
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使用tensorflow引入了一个新层

我想在tensorflow中引入一个新层作为激活函数。但是，有些错误无法解决。这是新图层的代码。 def smooth_relu（张量）：e = 0.15 alpha = ...

python tensorflow deep-learning reinforcement-learning
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在神经机器翻译中加权

我想绑定解码器的嵌入层和next_word预测层的权重。嵌入维度设置为300，解码器的隐藏大小设置为600.词汇量大小...

python deep-learning recurrent-neural-network pytorch seq2seq
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PyTorch内存模型：“torch.from_numpy（）”vs“torch.Tensor（）”

我正在尝试深入了解PyTorch Tensor内存模型的工作原理。 #input numpy array在[91]中：arr = np.arange（10，dtype = float32）.reshape（5,2）#input tensors in two different ...

python numpy multidimensional-array deep-learning pytorch
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培训减少，验证 - 增加。培训损失，验证损失减少

我正在努力实施LRCN但我在培训方面面临障碍。目前，我正在尝试单独训练CNN模块，然后将其连接到RNN。您在下面看到的结果有点......

python tensorflow machine-learning keras deep-learning
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在FloyHub中训练模型时，如何充分利用GPU？

我正在使用Jupyter Notebook在FloydHub上训练以下模型。但是，每当我训练模型时，都需要花费很多时间（1分钟）。笔记本下方的统计数据显示只有2％的GPU是......

machine-learning deep-learning nvidia pytorch
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使用Keras Functional API微调模型

我正在使用VGG16对我的数据集进行微调。这是模型：def finetune（self，aux_input）：model = applications.VGG16（weights ='imagenet'，include_top = False）#return model ...

python keras deep-learning vgg-net
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