标签[deep-learning]

深度学习是机器学习的一个领域,其目标是使用“深度”(由许多层组成)的特殊神经网络体系结构来学习复杂功能。 该标签应用于有关深度学习架构实施的问题。 一般的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”)会很有帮助。

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应该如何进行权重更新?

我正在阅读 Andrew Trask 的《深度学习》一书。 当谈到体重更新时,我有点困惑。 它已通过 + 或 - 实现: 要么 哪一个是真的? 视情况而定吗?
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彩色和灰度图像

我正在尝试构建一个将灰度图像转换为彩色图像的模型。 所以我使用彩色图像和灰度图像的组合来训练 cnn 模型。 虽然训练和损失的准确性很好,但与实际相比,val 损失高,Val 准确性低,因此我得出结论,它是过度拟合的,尽管我应用了 dropout,批量归一化,图像增强。 结果是一样的。 所以,我认为
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如何根据类别不平衡来解释校准曲线?

我正在针对图像分类任务训练深度学习模型。 VGG-16 模型在数据不平衡程度不同的两个不同训练集上单独训练。 第 1 组只有 25% 的阳性样本(第 1 类(阳性,标签:1):100;第 0 类(阴性,标签:0):400。 第 2 组只有 80% 的正样本(第 1 类(正,标签:1):320;第
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使用深度神经网络进行自动语音识别

有没有人研究过使用深度学习模型进行自动语音识别? 请与我分享代码。
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LSTM中的时间步长、时间信息和空间信息是什么意思?

下面是我将提供给 CNN 和 LSTM 的数据(想要提取空间和时间特征) 数据集:class1 = 20 Speed limit class2 = 90 Speed Limit 这是我的 CNN 架构(简单),我在其中输入 batch_size 为 64、 torch.Size([64, 3, 32
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为什么我的多输入Keras模型的tf.data.Dataset.from_generator会产生此错误?

我正在尝试制作一个多输入 Keras 模型,该模型采用形状为(None, 500, 500, 3) ,类型为tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor ,以及具有形状的一维输入(None, 1500, 1)并且是numpy.ndarray类型。 我以前有一
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为什么我在做梯度提升时会遇到这个零精度问题?

我正在使用 colab pro 运行多类分类问题,其中我正在使用 vgg16 进行特征提取并使用 xgboost 作为分类器来训练我的模型,但是当我检查准确性时,我得到了 0%。 我在本地机器上的 spyder ide 上运行了相同的代码,结果准确率为 72.6%。 代码和输出消息粘贴在下面:
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深度学习和区块链模拟工具

大家好,我想知道是否有任何可以同时支持深度学习和区块链的模拟工具。 如果没有工具,最好的方法是什么
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tensorflow检测不到GPU?

我使用 conda 创建了一个深度学习环境。在 env 中,我安装了 tensorflow 2.4.1、cudnn 8.1.0、cudatoolkit 11.1.1。 但是, tf.test.is_built.with_cuda()显示false并且tf.test.is_gpu_available(
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尝试使用tensorflow特征列时损失nan

我有这个数据框。 我正在尝试遵循这个例子。 我要预测的目标值是zg500 。 我想使用的另一个功能是tas 。 我想创建特征列,以便结合纬度和经度: 创建模型: 现在,我收到了 nan 损失: 另外,我想知道为什么使用df数据train_ds而不是train_ds : 产生:
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为什么我的具有连续输出的CNN对于具有正标签的测试示例仅预测为零?

我正在解决一个问题,其中我的训练示例是表示神经尖峰时间序列的二进制矩阵,而真实标签是表示 -40 到 +40 范围内的电压的连续值。 当我训练一个相当浅的 CNN 时,预测值和 grouth 真实值之间的相关性非常好,尽管显然存在异方差问题: 然而,当我训练一个更深的模型时,过滤器的数量在更深的层
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pytorch/keras中的多标签分割[关闭]

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是否有任何DL模型(算法)或图像处理方法来匹配从图像中裁剪的块?[关闭]

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是否有软件或工具可以选择机器学习中所有可用特征的最佳特征子集?[关闭]

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是否有软件或工具来调整深度神经网络的超参数?[关闭]

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这个SGD损失图有什么问题?

我一直在尝试训练音频分类模型。 当我使用具有 learning_rate=0.01、momentum=0.0 和 nesterov=False 的 SGD 时,我得到以下损失和准确度图: 我无法弄清楚是什么导致了大约 750 纪元损失立即减少。我尝试了不同的学习率、动量值及其组合、不同的批次大小、
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Keras扁平化:ValueError:Attempttoconvertavalue(None)withanunsupportedtype()到张量

我有标题中提到的错误,代码如下 这会发送以下错误 根据使用相同错误提出的问题,当您混合使用 keras 和 tf.keras 时会发生这种情况。 但我认为已经相应地定义了进口,所以除非进口之间存在冲突或对它们的定义不好,否则我认为这不是问题。 还有另一种已知的解决方案吗?
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Tensorflow错误:ValueError:变量已经存在,不允许。您的意思是在VarScope中设置重用=True或重用=tf.AUTO_REUSE吗?

我从这个 github repo 中获取了代码: https://github.com/wizyoung/YOLOv3_TensorFlow 实现YOLO边界框算法。 在培训计划中,我在这些行上收到此错误。 我以前遇到过这个错误,并且主要了解发生了什么。 我也使用了“reuse = True”修复
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我该如何解决这个问题?输入必须有3个维度,得到4个

下面是我传递给数据加载器的数据, 这是我的循环神经网络模型, model_rnn = RNN(input_size, hidden_​​size, num_layers, num_classes).to(device) 当我针对特定时期和训练数据训练这个模型时,它给了我以下错误; 数据的形状为:
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多个数据集的批量标准化?[关闭]

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