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python deep-learning pytorch neural-network automatic-differentiation

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神经网络预测变成直线

我实现了一个两层神经网络（根据柯尔莫哥洛夫-阿诺德定理，这足以表示n个变量的任何非线性函数）来预测时间序列。然而，到最后...

python machine-learning neural-network

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lstm 没有学习任何 pytorch

我正在尝试使用 lstm 对评论进行二进制分类（评论已经经过预处理和分割）。我创建了一个模型，但它没有学到任何东西。在某些情况下，我收到的正是...

deep-learning pytorch neural-network lstm recurrent-neural-network

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静态量化是否使模型能够将前一层的输出提供给下一层，而无需转换为 fp（并返回 int）？

我正在阅读有关量化的内容（特别是关于 int8），并试图弄清楚是否有一种方法可以在将节点的输出馈送到下一个之前避免去量化和重新量化节点的输出...

neural-network artificial-intelligence onnx quantization static-quantization

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使用张量流合并在两台不同计算机上训练的同一模型的权重

我正在做一些关于使用张量流训练深度神经网络的研究。我知道如何训练模型。我的问题是我必须在两台不同的计算机上使用不同的数据训练相同的模型......

tensorflow neural-network keras artificial-intelligence

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pytorch BCEWithLogitsLoss 计算 pos_weight

我有一个如下的神经网络用于二进制预测。我的类别严重不平衡，类别 1 只出现 2% 的次数。仅显示最后几层 self.batch_norm2 = nn.BatchNorm1d(num_fil...

neural-network pytorch

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dropout何时对分割任务有用？

我正在从事分割任务。我有少量数据集。我的网络非常深（基于 Resnet）。我的问题是，什么时候辍学在我的领域有用？我知道辍学经常发生...

machine-learning neural-network deep-learning

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神经网络总是预测相同的值

我的神经网络总是预测相同的值，当我尝试标准化目标值时就会出现问题，如果我不这样做它就可以正常工作。有人知道为什么吗？ def create_and_train_model_...

python neural-network

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为什么在张量流中添加 Drop Out 层的两种不同方式的作用不同？

我试图在我的神经网络中添加一个带有dropout的隐藏层。我发现下面的代码：模型.添加（ tf.keras.layers.Dense(256，激活=“relu”) ...

python tensorflow neural-network dropout

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增强文本分类任务中的模型性能

我尝试建立一个用于中文多标签文本分类任务的模型，但该模型的性能不够好（大约60％的准确率），我来寻求帮助以了解如何增强它。我

python deep-learning nlp neural-network text-classification

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为什么我的修剪模型的文件大小比初始模型大？

我正在使用这个示例探索修剪神经网络。我的修剪代码使用预先训练的模型，如下所示： prune_low_magnitude = tfmot.sparsity.keras.prune_low_magnitude # 计算结束...

python tensorflow keras neural-network pruning

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神经网络如何映射到GPU？

我想了解当GPU执行神经网络时，操作如何映射到GPU的硬件资源。我熟悉 GPU（尤其是 NVIDIA）的架构，并且我...

pytorch neural-network gpu scheduling hardware-acceleration

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NLP 新手寻求帮助以增强文本分类任务中的模型性能

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python deep-learning nlp neural-network text-classification

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需要采取什么措施来对抗过度拟合？

我正在 Chestxray 数据集上训练 ResNet50。我的训练数据约为 15000 个样本，1500 个用于验证，3000 个用于测试。这是多标签分类问题，我有 13 个标签，我有......

python machine-learning deep-learning neural-network conv-neural-network

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