为什么CNN只预测一个班级
CNN（Convolutional Neural Network）是一种深度学习模型，主要用于图像识别和计算机视觉任务。它在处理图像数据时具有以下优势：
- 局部感知性：CNN通过卷积操作可以捕捉图像中的局部特征，这使得它能够更好地理解图像的结构和内容。
- 参数共享：CNN中的卷积层使用相同的权重参数对整个图像进行卷积操作，这样可以大大减少模型的参数量，提高模型的训练效率。
- 空间不变性：CNN通过池化操作可以减小图像的空间尺寸，同时保留重要的特征信息，使得模型对图像的平移、缩放和旋转等变换具有一定的不变性。
- 自动特征提取：CNN通过多层卷积和池化操作可以自动学习图像的特征表示，无需手动设计特征提取器，从而减少了人工特征工程的工作量。
CNN在图像识别、目标检测、人脸识别、图像分割等领域具有广泛的应用场景。以下是腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
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我有一个模型，需要检测植物是死是活。它只预测了一个类别，即数据是不平衡的，但我已经使用权重来抵消这种不平衡。我已经研究了大量关于这个问题的问题，但似乎没有一个有效，显然这个问题发生在过度拟合时，所以我使用了dropout。但该模型仍然只预测了一个类。6, batch_size=32, class_weight=class_weight, validation_data=(X_test, y_test)) 通常它应该用1:健康植物和0:不健康植物来<em
浏览 15提问于2019-05-08得票数 0
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我一直在尝试使用tiny-dnn库来训练CNN进行数字识别。使用的数据库是NIST 19。每个班级的样本数量为1000个用于训练，30个用于测试。因此，用于训练的样本总数为1000*10=10000。
浏览 2提问于2018-04-12得票数 1
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CNN在基因组学中的应用
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由于CNN已经广泛应用于DNA序列数据中，我想知道为什么CNN不经常用于预测SNP数据的表型，因为SNP本质上是DNA序列的一部分，并且保留了排序的性质。当无法获得完整的DNA序列时，例如通过基因分型获取数据时，需要使用其他方法……”嘿，伙计们，我只想提醒大家，我正在讨论SNP的使用在全DNA序列上使用CNN来预测变异位点是非常普遍的。这是很容易理解的，因为它是自然使用CNN的
浏览 0提问于2018-07-19得票数 0
正处于深度学习领域的卷积神经网络本身就可以提取重要的特征，我想知道CNN提取的特征是局部特征还是全局特征，还是两者兼而有之？为什么？有没有人可以帮助我在一些分析或参考回答我的问题。谢谢。
浏览 276提问于2019-07-11得票数 2
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我在两幅图像上使用了相同的CNN模型来预测类别(输出是softmax，因为我的数据集中有其他类别:行人、面包车、卡车、骑自行车者等。 我如何组合两个概率向量，以便通过考虑这两个预测来预测类？我使用了平均值、最大值、最小值、朴素乘积等方法来应用于每个班级的每个分数，但不知道它是否有效。提前谢谢你 编辑： 以下是本文：https://www.researchgate.net/publication/327744903_Multimodal_CNN_Pe
浏览 30提问于2019-07-02得票数 1
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我的网络只预测一个班级
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。
浏览 0提问于2017-12-19得票数 0
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图像分类的反面例子？
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我已经训练了一个小的CNN来对这个数据集进行分类，验证/测试集的准确率都是99%以上。 但是，我注意到，当我输入一个不是猫或狗的输入时，例如汽车，分类器(有时)会给出猫或狗的高度置信度。为什么会这样呢？我知道CNN只接受了两个班级的训练，但是如果它看到一些完全随机的东西，它不是应该对两个班级都输出低置信度吗？
浏览 14提问于2019-03-12得票数 1
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我想用预定义的关键点对人脸进行分类，如下所示我已经读过关于无人监督的机器学习的文章了，但是它对我没有用。
浏览 2提问于2019-12-03得票数 1
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在使用CNN时，我想知道我的哪一个输入通道为神经网络提供了最多的信息来进行预测。 例如:这是一只青蛙的图像。美国有线电视新闻网应该预测图像中是哪种动物。因此，由于青蛙大部分时间都是绿色的，CNN最常使用RGB的G频道进行预测。 对于特定的神经网络，有没有办法找出哪个通道是最重要的？
浏览 13提问于2020-11-03得票数 0
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我读过许多关于Yolov5图像检测技术的论文。但是论文并没有提到Yolov5所做的任何分段步骤。虽然我知道没有分割过程是不可能进行图像分类的，但我问的问题是: Yolov5是否做任何分割步骤来检测图像？如果是的话，它使用哪种分割算法？
浏览 6提问于2021-12-01得票数 0
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我们知道像faster-rcnn和mask-rcnn这样的对象检测框架有一个roi pooling layer或roi align layer。但是为什么ssd和yolo框架没有这样的层呢？
浏览 0提问于2019-04-09得票数 2
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我只训练了一个时代的CNN模型，数据很少。我使用Keras2.05。模型保存到一个batch_image是一个图像文
浏览 5提问于2017-08-24得票数 5
我在RStudio中创建了一个CNN，使用keras来预测MNIST的数字。我现在正尝试使用下面的代码使用这个模型进行预测 predict_classes(x_test)CNN模型有什么功能
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我正在开发一个使用3个CNN的微型自动驾驶汽车和一个使用这种方法的摄像头传感器。最后一个CNN检测到交通标志，例如左转，右转，停。如何使用这个输出来修改第一个CNN绘制绿线的方式。关于如何连接这三个CNN并使用它们
浏览 1提问于2018-04-29得票数 0
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浏览 0提问于2020-06-22得票数 0
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因此，我使用在应用Image_data_generator时可用的samplewise_std_normalization预处理功能，使用Keras训练了一个CNN。但是，当我尝试仅对一张图像进行预测时，CNN无法工作(显然)，因为我在导入一张图像时没有执行这一预处理。
有没有人知道代码应该是什么样子，只导入一张图片，然后应用这个预处理函数并将其输入到CNN中？
浏览 0提问于2018-09-25得票数 0
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tf.Tensor([8 7 7 ... 3 4 9], shape=(42
浏览 5提问于2022-08-11得票数 1
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CNN模型只预测了1类
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浏览 5提问于2018-07-06得票数 0
我注意到在Tensorflow对象检测API的代码中有几个对Mask R-CNN的引用，但是文档中没有提到它。可以通过这个API训练/运行Mask R-CNN吗?如果可以，如何训练/运行？
浏览 0提问于2017-10-23得票数 2
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