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(2581)
视频
沙龙
1
回答
从
VGG16
架构
微调
模型
中
的
扁平
层
获
取值
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
deep-learning
我正在尝试获取
扁平
层
的
值,在使用此方法"flatten=model.layers18.output“使用图像数据集对其进行
微调
后。这将返回一个无法使用.eval()方法访问
的
符号张量,并返回以下错误: ValueError:无法使用给定会话计算张量:张量
的
图形与会话
的
图形不同。您能告诉我是否有一种方法可以提取网络
的
特定
层
的
值,以便将其用作实现不同技术
的
numpy数组? 我已经使用Keras
浏览 34
提问于2020-07-07
得票数 0
1
回答
微调
预训练
的
InceptionResnetV2
python-3.x
、
neural-network
、
keras
微调
网络
的
步骤如下: 共同训练这两
层
和你增加
的
部分。现在,如果网络
架构
像
VGG16
一样简单,我们可以简单地将基本网络
从
block5_conv1 (Conv2D)
中
解冻并重新训练它。
VGG16
体系结构
浏览 1
提问于2018-04-27
得票数 2
1
回答
微调
的
正确方法--把一个完全连接
的
层
训练成一个单独
的
步骤
neural-network
、
deep-learning
我在caffenet中使用
微调
,它工作得很好,但是我在Keras 关于
微调
的
博客
中
读到了这篇文章(他们使用经过训练
的
VGG16
模型
): “为了进行
微调
,所有
层
都应该
从
经过适当训练
的
权重开始:例如,你不应该把一个随机初始化
的
完全连接
的
网络放在一个预先训练过
的
卷积基础上这是因为随机初始化
的
权值引发
的
大梯度更新会破坏
浏览 0
提问于2017-03-20
得票数 2
2
回答
VGG16
中
的
最后fc
层
tensorflow
、
keras
、
conv-neural-network
、
vgg-net
VGG16
体系结构有输入: 224x224x3图像,我想有48x48x3输入,但是要在角点上这样做,我们去掉最后一个有4096个神经元
的
fc
层
,each.Why必须这样做吗?是否需要为这个输入添加另一个fc
层
的
大小?
浏览 0
提问于2019-05-17
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在预先训练
的
VGG16
模型
中
激活dropout
python
、
tensorflow
、
keras
我正在使用TensorFlow2.0和一个预先训练好
的
VGG16
模型
,并希望在预测过程
中
激活dropout。
浏览 47
提问于2020-03-01
得票数 1
回答已采纳
1
回答
在OpenCV C++中转换Keras
VGG16
预处理
python
、
c++
、
tensorflow
、
opencv
、
keras
settings: Tensorflow = 2.4.1, Keras = 2.4.3, Python = 3.7.9, OpenCV = 4.5.1 我使用
VGG16
的
Keras基础
模型
进行迁移学习我自己
的
模型
架构
是这样开始
的
: inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(img_height, img_width, 3), name="input_layer")因此,我
的
冻结
层
看
浏览 77
提问于2021-03-31
得票数 0
2
回答
如何在对imagenet提取
的
模型
进行
微调
时应用正则化
tensorflow
、
keras
微调
的
一种方法是提取一个
模型
(比如在Imagenet上训练
的
VGG16
),添加一
层
左右,然后训练
模型
。 是否可以使用Tensorflow.Keras将正则化应用于
模型
层
,而不是添加
的
层
。我不认为将正则化仅添加到一
层
会对结果产生太大影响。我知道我们可以对添加
的
层
应用正则化,如下所示: x = Dense(classes, kernel_regul
浏览 45
提问于2020-07-22
得票数 1
回答已采纳
1
回答
ValueError:您正在尝试将包含16个
层
的
权重文件加载到一个0
层
的
模型
中
python
、
neural-network
、
keras
我遇到了一些答案,这些回答说,当我们在.keras/models/目录
中
声明时,就会自动下载经过预先训练
的
模型
权重文件。vgg=
VGG16
(weights='imagenet')我设法
从
目录中找到文件并将其复制到我
的
工作目录
中
。当我尝试加载
模型
时,脚本会返回错误。我
的
源代码如下model.add(Concatenate([image_model, lang
浏览 0
提问于2018-08-11
得票数 3
1
回答
当用作预训练
的
特征提取器时,
VGG16
应该提取多少特征?
python
、
tensorflow
、
keras
我正在使用TensorFlow后端
的
Keras,通过预先训练好
的
模型
(ImageNet上
的
VGG16
)
从
图像中提取特征。根据我在网上读到
的
内容,我应该为每个图像获取一个具有4096个特征
的
向量。我使用这一行来导入没有最后一个完全连接
层
的
模型
(我相信我应该这样做): applications.vgg16.VGG16(weights='imagenet', include_top=F
浏览 59
提问于2019-07-04
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何使用resnet50
模型
进行
微调
?
machine-learning
、
neural-network
、
deep-learning
、
keras
、
resnet
我在互联网上看到了许多关于如何
微调
VGG16
和InceptionV3
的
例子。例如,一些人会在
微调
VGG16
时将前25
层
设置为冻结。对于InceptionV3,头172个
层
将被冻结。但是resnet呢?当我们进行
微调
时,我们将冻结一些基本
模型
的
层
,如下所示: base_model = ResNet50(
浏览 6
提问于2017-10-11
得票数 2
1
回答
在重新培训预培训
模型
时,with : ValueError: Input 0与layer flatten_1: expected min_ndim=3不兼容,ndim=2发现
neural-network
、
deep-learning
、
keras
我
的
模型
总结是:==========================___________________当我使用以下功能重新训练这个
模型
时
浏览 0
提问于2019-06-28
得票数 2
2
回答
当我试验
微调
CNN
模型
时,我如何决定一个合适
的
头网络连接到
模型
上?
python
、
machine-learning
、
keras
、
deep-learning
、
computer-vision
我正在一个包含植物病害症状图像
的
数据集上试验训练
模型
。在转移学习
中
,我移除了在imagenet数据集上预先训练过
的
VGG16
模型
的
头。# Add a softmaxc layer我冻结了基础
模型
浏览 3
提问于2020-02-24
得票数 0
回答已采纳
1
回答
手写签名验证
python
、
keras
、
deep-learning
、
computer-vision
我使用了ICDAR 2011签名数据集(是对原始图像和伪造图像
的
编码进行配对以获得一个培训样本(标记为0)。编码来自预先训练
的
VGG-16卷积神经网络(除去完全连接
的
层
)。然后,我修改了具有以下体系结构
的
完全连接
层
: 输出
层</em
浏览 1
提问于2019-01-21
得票数 4
2
回答
什么是神经网络
的
微调
?
neural-network
我正在阅读一些基于神经网络
的
研究论文,在那里我偶然发现了经过预先训练
的
CNN网络
的
“
微调
”这个词。它实际上是做什么
的
?
浏览 0
提问于2019-06-20
得票数 0
回答已采纳
2
回答
使用我自己
的
微调
网络可视化ConvNet过滤器,在运行时产生一个"NoneType“:K.gradients(loss,model.input)[0]
keras
、
deep-learning
、
conv-neural-network
、
keras-layer
我创建了一个
微调
网络,它使用
vgg16
作为基础。下面是5.4.2节,在
中
可视化过滤器(这非常类似于Keras
中
可视化convnet
的
指南)。model.summary() Layer (type) Output Shape Param,我得到
的
结果是"No
浏览 1
提问于2018-05-12
得票数 3
5
回答
在Keras
中
,如何获得与
模型
中
包含
的
" model“对象关联
的
层
名?
keras
、
keras-layer
、
convolutional-neural-network
我在初始
的
基础上使用
VGG16
网络构建了一个顺序
模型
,例如:conv_base =
VGG16
(weights='imagenet)model.add(layers.Dense(3, activation='sigmoid')) 我
的
模型
看起来是这样
的
浏览 3
提问于2018-05-11
得票数 41
回答已采纳
1
回答
如何使用经过预先训练
的
keras
模型
作为
模型
的
add函数
的
参数?
python
、
keras
、
pre-trained-model
我正在应用预先培训
的
模型
教程
从
深度学习与python到一个数据集上
的
kaggle。下面是我
的
CNN
架构
代码,虽然很简单,但我得到了这个错误: 我在使用本机keras时就能够做到这一点,但是在尝试使用tensorflow 2.0时遇到了问题from
浏览 0
提问于2019-02-16
得票数 1
回答已采纳
1
回答
错误“
模型
对象没有属性'get_shape'”-
微调
Keras
模型
tensorflow
、
keras
、
convolution
我正在尝试对具有不同类
的
数据集
的
VGG16
模型
进行
微调
。遵循,我尝试这样做:from keras.models import Model然而,我在向
模型
添加新
浏览 2
提问于2017-05-01
得票数 0
1
回答
深度学习-在Conv net
模型
之上进行
微调
computer-vision
、
neural-network
、
deep-learning
、
caffe
、
imagenet
我正在使用Alexnet
架构
对图像网络
模型
进行
微调
。我
的
数据集非常小(每类7张图像)。我必须丢弃最后一个FC
层
("FC8")权重,但是其他完全连接
的
层
呢?对于"FC6"和"FC7",我应该使用来自图像网络
模型
的
权重还是
从
随机初始化?所有三个FC
层
的
学习率均为5。
浏览 2
提问于2016-07-21
得票数 2
1
回答
Keras
扁平
层
-无效
的
参数错误,矩阵不平坦?
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
keras-layer
解释,然后编码,然后输出,然后是错误:BATCH
浏览 1
提问于2018-07-14
得票数 1
回答已采纳
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