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1
回答
为什么
我
在
keras
3d
CNN
中
的
准确率
总是
0
?
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
conv-neural-network
一般来说,
我
对
keras
、
cnn
和深度学习都是相当陌生
的
,所以如果解决方案很简单的话,
我
非常抱歉。
我
真的走进了死胡同。 所以-问题是,
我
有一个用50x50x50
的
立方体作为输入数据
的
3D
CNN
。
我
想将它们分类为
0
或1,因此这是一个二进制分类问题。
在
将其装入神经网络之前,
我
当然准备了数据,重构,调整大小和归一化。因此,图像是可比
浏览 85
提问于2020-10-07
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在
训练阶段
我
的
CNN
验证准确性和损失函数
的
奇怪行为
python
、
tensorflow
、
validation
、
keras
、
training-data
下面是
我
的
网络架构:
cnn
3 = Sequential()
cnn
3.add(MaxPooling2D((2, 2)))
cnn
3.add(Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation='
浏览 25
提问于2020-09-01
得票数 0
回答已采纳
1
回答
tensorflow.compat.v1.disable_v2_behavior()应该对使用
Keras
API
的
训练有什么影响?
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
deep-learning
、
tensorflow2.0
我
有一个
CNN
,它训练几十万个例子,
在
一个时期后验证
准确率
达到95%左右。这是简单
的
代码,使用
Keras
定义使用Sequential API
的
网络。最初,
我
在
TF 1.3上准备并使用了这个模型。当我将它移植到TF2.1,用tensorflow.
keras
替换
keras
调用时,它很快就达到了~60%,并停留在那里(似乎有很多时期),训练损失似乎
总是
收敛到相同
的
值。如
浏览 240
提问于2020-05-14
得票数 2
2
回答
作为mnist模型输入
的
图像处理
python
、
image
、
opencv
、
image-processing
、
mnist
我
有一个图像,
我
需要从其中检测数字。
我
也开发了同样
的
CNN
模型。但是由于我
的
图像是一种不同
的
颜色格式(不同于黑色背景下白色
的
mnist输入),
我
需要适当地处理我
的
图像。这是输入图像。
我
需要将它转换成黑色背景下
的
白色,这样
我
就可以通过
我
的
模型来检测数字3。
我
尝试从图像
中
移除边框,然
浏览 7
提问于2020-09-02
得票数 1
1
回答
为什么
CNN
在
Python
中
的
表现要比Matlab差得多?
python
、
matlab
、
tensorflow
、
keras
、
conv-neural-network
我
在
Matlab2019b
中
训练了一个
CNN
,它可以进行二进制分类。当
CNN
在
一个测试数据集中进行测试时,它
的
准确率
约为95%。
我
使用了函数,以便在Tensorflow,
Keras
中
实现
我
的
CNN
。这是
我
在
keras
中使用ONNX文件时使用
的
代码:f
浏览 2
提问于2020-03-04
得票数 3
回答已采纳
1
回答
Model.predict()返回与model.fit()不同
的
结果
deep-learning
、
conv-neural-network
、
train-test-split
模型
在
拟合阶段
的
准确率
为36.5%,
在
预测阶段仅为14.5%,尽管我考虑
的
是相同
的
数据(val_ds)。
cnn
1_pred =
cnn
1_pred.argmax(axis=-1) for
浏览 1
提问于2022-09-01
得票数 0
1
回答
提高三维
CNN
的
验证损失和准确性
python
、
neural-network
、
keras
、
cnn
我
使用了一个
3D
CNN
架构,通过使用FLAIR脑扫描来检测特定启动子(MGMT)
的
存在。(每名病人64片)。输出应该是二进制(
0
/1)。
CNN
,
我
用这个
keras
网页
的
格式:https://
keras
.io/examples/vision/3D_图像_分类/分类。
在
我
的
情况下,(最大)验证<e
浏览 0
提问于2021-10-11
得票数 0
2
回答
CNN
提供随机答案,而完全连接
的
神经网络工作正常
python
、
tensorflow
、
keras
、
neural-network
、
image-recognition
我
在
python中使用tf.
keras
,它在以前
的
项目中工作得很好,但对于这个项目,无论
我
训练它多长时间,它都会给出随机
的
结果(5个可能
的
输出,20%
的
准确率
)。5个可能
的
物体是:-四条腿
的
动物-人
的
形象-飞机-卡车-汽车
我
之前尝试过完全连接
的
神经网络,使用完全相同
的
数据集,经过10分钟
的
训练,它
的<
浏览 22
提问于2019-07-22
得票数 2
1
回答
验证
准确率
在
达到90%后没有提高
python
、
deep-learning
、
conv-neural-network
、
tf.keras
我
的
CNN
架构如下-init = tf.initializers.he_uniform()reduce_lr_2 = tf.
keras<
浏览 1
提问于2019-10-19
得票数 1
1
回答
如何在多输入模型中继续训练ANN部分
的
同时停止
CNN
部分
的
训练?
tensorflow
、
keras
我
在
Keras
中
建立了一个多输入模型,它采用图像shape=[N, 640, 480, 3]和数值数据shape=[N, 19],并对12个类进行了预测。base_model.trainable = False x = base_model(input_
Cnn
,model =
keras
.Model([input_
Cnn
, inp_num],
浏览 1
提问于2020-10-02
得票数 1
1
回答
有没有可能让神经网络根据分类文档对实体进行分类?
python
、
keras
、
neural-network
、
conv-neural-network
、
multilabel-classification
我
标记了一个具有独立类别的文本数据集。当在
Keras
中
运行
CNN
分类器时,
我
得到了> 90%
的
准确率
。
我
的
短信是客户评论“
我
真的很喜欢这款手机
的
摄像头。”类有“手机摄像头”、“内存”等。
我
正在搜索
的
是,
我
是否可以用出现在句子
中
的
类别来标记句子,同时分类器标记指示类别的实体。或者更具体地说:
我</
浏览 1
提问于2018-12-18
得票数 0
1
回答
与精确度相比,
Keras
top_k_categorical_accuracy度量非常低
python
、
tensorflow
、
keras
我
使用来自
Keras
的
cifar100数据集创建了一个
CNN
模型。
在
添加top_k_categorical_accuracy指标时,
我
应该看到前5个预测类
中
的
一个是正确类
的
准确性。然而,当训练时,top_k_categorical_accuracy保持非常小,大约4-5%,因为准确性和验证
准确率
一直提高到40%-50%。前5名
的
准确率
应该比正常
的
准确率</
浏览 6
提问于2018-09-26
得票数 1
3
回答
我
的
MNIST分类器有哪些改进
的
一般技巧?
python
、
neural-network
、
classification
、
cnn
、
mnist
我
用Numpy从头开始
在
python上建立了
CNN
,以解决MNIST手写体数字识别问题。它由一个卷积层(3个3x3滤波器)、一个最大池层(2x2池)和10个标签输出层组成。
我
用softmax作为输出激活函数,交叉熵作为损失函数。
我
试着用几个不同
的
超参数来运行它,到目前为止,
我
获得
的
最佳精度是97%,当我
在
整个训练数据集(60000张图像)上训练单个时期并使用SGD时。但是,在这些条件下,精度确实有一点不同,通常在92-95%左右.当我
浏览 0
提问于2020-12-30
得票数 0
1
回答
利用
Keras
进行视频预测(时间序列)
machine-learning
、
neural-network
、
time-series
、
keras
、
lstm
我
想预测(灰度)视频
的
下一个帧,考虑到N以前
的
帧--
在
Keras
中使用
CNN
或RNN。大多数关于时间序列预测和
Keras
的
教程和其他信息在他们
的
网络中使用一维输入,但我
的
教程和其他信息将是
3D
(N frames x rows x cols)。 使用一个或多个LSTM层
浏览 3
提问于2017-03-06
得票数 17
回答已采纳
1
回答
卷积神经网络(
CNN
)输入形状
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
conv-neural-network
我
是
CNN
的
新手,
我
有一个关于
CNN
的
问题。
我
对
CNN
的
输入形状(特别是
Keras
)有点困惑。
我
的
数据是不同时隙
的
2D数据(比方说10X10)。因此,
我
有
3D
数据。
我
将把这些数据输入到我
的
模型
中
,以预测即将到来
的
时间段。因此,
我
将有一定数量
浏览 10
提问于2020-02-11
得票数 4
回答已采纳
1
回答
如何用一定
的
权重初始化模型?
tensorflow2.0
、
tensorflow-federated
我
使用
的
是tensorflow联合示例
中
的
示例"stateful_clients“。
我
想使用预先训练好
的
模型权重来初始化模型。
我
使用函数model.load_weights(init_weight)。第一轮
的
验证
准确率
仍然很低。
我
该如何解决这个问题?
keras
_model = get_five_layers_
cnn
([28, 28, 1])
keras</
浏览 1
提问于2020-12-13
得票数 1
1
回答
我
怎么知道如何构造
我
的
CNN
的
层次
machine-learning
、
python
、
neural-network
、
keras
、
mathematics
我
用
Keras
和OpenCV做了一个
CNN
项目,
我
得到了大约65%
的
准确率
。现在
我
不得不在
我
的
大学里介绍这项工作,但是如果老师问我如何为
我
的
CNN
构建正确
的
层次,
我
恐怕会感到害怕。事实上,
在
我
的
发展过程
中
,
我
看了其他人
的
项目,看看其他人<e
浏览 0
提问于2019-11-04
得票数 0
回答已采纳
1
回答
HoG与
CNN
的
比较
computer-vision
、
histogram
、
conv-neural-network
、
feature-extraction
我
正在研究方向梯度直方图(HoG)和卷积神经网络(
CNN
)
在
杂草检测
中
的
应用。
我
有两个不同杂草
的
数据集。1)第一个数据集包含两个类,具有18个图像。使用数据增强(旋转、添加噪声、照明变化)增加数据集 使用
CNN
,
我
得到了77%
的
测试
准确率
,使用支持向量机
的
HoG测试
准确率
为78%。 2)第二
浏览 1
提问于2017-05-23
得票数 2
1
回答
训练
准确率
高,但在
keras
DNN模型
中
,输入
总是
被归入同一类
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
deep-learning
我
在
3个类上使用了Xception架构和数据增强。
我
的
原始数据集在三个类
中
的
每个类中都有3个图像,并组织
在
一个目录
中
。# import the necessary packagesfrom sklearn.model_selectionimport train_test_split from
keras
.datasets impor
浏览 28
提问于2020-12-23
得票数 1
1
回答
Keras
.Sequential模型
在
使用Model.compile()时抛出“TypeError: model.compile()缺少一个必需
的
位置参数:'self‘”
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
我
一直在学习一些关于TensorFlow
的
教程,
在
我
的
模型
中
遇到了一个问题,
我
在网上找不到答案。
我
的
代码试图创建一个卷积神经网络,然后设置它
的
编译设置:([ layers.Conv2D(filters=32, kernel_size
我
已经尝试使用来自另一个程序
的</
浏览 3
提问于2022-06-14
得票数 1
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