网络结构受到生物神经元(脑细胞)简化模型的启发。训练神经网络以通过有监督和无监督技术“学习”,并且可以用于解决优化问题,近似问题,分类模式及其组合。
我使用 ResNet18 主干网和研究建议的技术训练了 Cifar100 数据集,最终得到了一些令人惊讶的结果。我先尝试了两次
我能够从批量梯度下降(批量大小37000)中获得相当好的结果,但是当我尝试小批量梯度下降时,我得到的结果非常差(即使使用adam和dropout)。 在批次 gd 中,我是
随机梯度下降基本上是批大小 = 1 并选择随机训练行的小批量训练的名称吗?即它与“正常”梯度下降相同,只是
随机梯度下降基本上是批大小 = 1 并选择随机训练行的小批量训练的名称吗?即它与“正常”梯度下降相同,只是
当我阅读如何在 pybrain 中构建 ANN 时,他们说: 对网络进行一些时期的训练。通常你会设置一些东西 比如这里的5个, trainer.trainEpochs( 1 ) 我查了一下这是什么意思,
当我阅读如何在 pybrain 中构建 ANN 时,他们说: 对网络进行一些时期的训练。通常你会设置一些东西 比如这里的5个, trainer.trainEpochs( 1 ) 我寻找那是什么...
我不是在寻找一大堆代码作为解决方案,只是需要实现的模型的名称或一些链接就很好了。 我的问题是我有一个由数百个 128x128 i 组成的数据集...
最近我了解了生成对抗网络。 对于训练生成器,我有点困惑它是如何学习的。以下是 GAN 的实现: `# 火车发电机 z =
我正在尝试构建一个简单的 mnist GAN,不用说,它不起作用。我进行了大量搜索并修复了大部分代码。虽然我无法真正理解损失函数是如何工作的。 这是...
有人能告诉我ReLU(修正线性单元)是如何工作的吗? 理论上,我明白了,但我需要一些演示。一个简单的 2x2 矩阵就可以了。希望你能在这方面帮助我。这与...
谁能告诉我上述算法是如何工作的。理论上我明白了,但我需要一些演示。一个简单的 2x2 矩阵就可以了。希望你能在这方面帮助我。这与...
我正在使用 PyTorch 构建图像分类模型。目前,各种军用飞机分为三类(F15、F16和F18,数据集从这里下载:https://www.kaggle....
我正在使用 PyTorch 来训练神经网络模型,称为“top_model”。下面,我概述了我的设置,然后详细描述了我面临的挑战。 班级
TypeError:无法将 CUDA 张量转换为 numpy。首先使用 Tensor.cpu() 将张量复制到主机内存
我正在使用修改后的predict.py来测试修剪后的SqueezeNet模型 [phung@archlinux SqueezeNet-Pruning]$ python Predict.py --image 3_100.jpg --model model_prunned --num_class 2 预测中...
我正在张量流中创建一个模型,所有层都以 relu 作为激活层。然而,当批量大小增加到 500 时,我想更改模型,使倒数第二层......
PyTorch - 运行时错误:形状“[16, 400]”对于大小 9600 的输入无效
我正在尝试构建 CNN,但出现此错误: ---> 52 x = x.view(x.size(0), 5 * 5 * 16) 运行时错误:形状“[16, 400]”对于大小 9600 的输入无效 我不清楚这是什么
我一直致力于用Python从头开始制作神经网络。输入张量的形状为 [400,3],target_tensor 的形状为 [400]。我在求重量导数时遇到错误...
ml5js“检查时出错:期望dense_Dense1_input具有形状[null,2134],但得到形状为[1,37]的数组”
我正在使用 ml5js 训练模型来预测在给定这些字段的情况下将在面包店出售的商品数量: 星期几 下一个假期 直到下一个假期的天数 平均云覆盖率 平均预测值 平均温度
我在体育馆建立了一个非常基本的环境,由一个 nxn 矩阵组成,由 0 和 1 填充。神经网络现在应该输出一个向量,指向矩阵的一个特定条目......
我正在尝试使用 HYDRA 为我的 LSTM 找到最佳的 hiperparameters 配置。问题是有数百种可能的排列,我想测试它们。所以...