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。
减少 epoch 的损失,但更改前多个 epoch 的准确率保持不变
我正在建立一个神经网络模型,根据切口后给定距离的切割力来识别刀片锋利度。我的数据是 csv 格式,我正在使用二进制分类...
未定义全局名称“col2im_6d_cython”,CS231n
我正在关注CS231n,在做分配2时遇到问题:ConvolutionalNetworks:全局名称'col2im_6d_cython'未定义。 我认为问题是由于导入函数失败...
我使用 TensorFlow 2.x 在 320x240x3 分辨率图像上训练了一个用于图像分割任务的模型。我想知道是否有办法使用相同的模型或调整模型以使其正常工作
如何在 PyTorch 中使用类权重和焦点损失来处理多类分类的不平衡数据集
我正在研究语言任务的多类分类(4 类),并且我正在使用 BERT 模型进行分类任务。我正在关注这个博客作为参考。我的 BERT Fine Tuned 模型返回...
我目前正在尝试通过显示每个时期的 val_mse 来可视化我的预测模型的性能。用于 model.fit() 的代码不适用于tuner.search()。谁都可以吗
我正在尝试构建一个应满足以下要求的实时人脸检测器: 快速地 即使在环境较暗的条件下也尽可能准确 我可以轻松添加面部识别...
我正在使用yolov8和ROS进行物体检测,到目前为止一切顺利。我目前正在尝试实现的是获取已识别且位于已处理图像框中的类的名称......
有没有办法在 Optuna 中使用权重和偏差?我尝试导致了错误 权重和偏差后端已关闭
无法运行 PyTorch 模型(IndexError:维度超出范围(预计在 [-1, 0] 范围内,但得到 1))
我创建了一个 PyTorch 模型并对其进行了训练。这是一个非常简单的神经网络: 神经网络类(nn.Module): def __init__(自身): 超级().__init__() self.flatten = nn.Flatten() ...
我正在创建一个视频分类模型,我提取了所有图像特征并用它构建了一个数据集。当我尝试适应我的代码时,它显示与我的数据集形状相关的错误。我试过了
我正在尝试理解微调和小样本学习的概念。 我理解微调的必要性。它本质上是将预先训练的模型调整为特定的下游任务。然而,
为什么 Tensorflow 和 PyTorch LSTM 之间的行为不同?
我有一个非常简单的 Pytorch LSTM,我试图在金融数据集上运行。我以前用过它的形式,直到现在它还没有让我失望。 PyTorch 中的 LSTM 看起来像这样 LSTMPre 类...
我是Python和张量流的新手。我现在正在测试来自 https://github.com/igul222/improved_wgan_training 的改进 WGAN 代码 将代码调整为python 3.6后,仍然给出“NameError: name '
据我了解,为了使前向传播和反向传播起作用,第一层的大小必须与输入数据的大小相匹配。然后,第二层的大小必须与...
尝试在 128 x 128 imagenet 上运行 resnet,但出现“输入尺寸必须相等”错误,我该如何修复它?
我正在尝试按照教程构建图像分类器 我成功地完成了教程并在 CIFAR-10 数据集上获得了很好的准确性。 我正在尝试在 imagenet 数据上运行分类器...
我尝试向模型添加新图层,但收到错误消息 类型错误:添加的图层必须是 Layer 类的实例。发现: 几乎回答说所有...
我一直在尝试使用OpenCV的face_recognition模块创建一个人脸识别系统。 互联网上的每个教程都针对一个人使用一张图像。我想使用多张照片...
我刚刚开始学习深度学习。我正在尝试获取目标检测/分割的瞳孔/虹膜比率。我正在尝试使用yolov8分割瞳孔和眼睛。在我成功9月之后...
MoCo的原论文中是这么说的: 使用队列可以使字典变大,但也使得通过反向传播更新密钥编码器变得困难(梯度应该传播......
我有以下程序: 进口火炬 将 numpy 导入为 np 进口火炬 将 torch.nn 导入为 nn 导入 torch.nn.function 作为 F 类 Net(nn.Module): def __init__(自身, 输入大小, 输出大小...