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回答
使用
共享
分类
器
修改
3个
网络
的
训练
函数
neural-network
、
pytorch
、
conv-neural-network
、
mnist
、
vgg-net
我有3个VGG: VGGA、VGGB和VGG*,
使用
以下
训练
函数
进行
训练
: def train(nets, loaders, optimizer, criterion, epochs=20, dev=state_dict(),'vgg_star':nets[2].state_dict(),'classifier':nets[3].state_dict()},f'{model_name}.pth') 对于
训练
的
每个阶段我想
浏览 36
提问于2021-08-04
得票数 1
回答已采纳
1
回答
感知
器
分类
python
、
machine-learning
、
nlp
、
neural-network
我有一个包含7个子文件夹
的
文件夹,每个子文件夹包含8个文件。一般来说,我有56个文件用于
训练
集。对于测试集,我有一个包含7个子文件夹
的
文件夹,每个子文件夹包含2个文件(测试集通常有14个文件)。我有另一个文件,其中包含1000个最常见
的
列车集单词。我必须检查这1000个单词是否在
训练
集中。如果它们存在,它应该返回+1,否则它应该返回-1以生成vector.Then。我必须
使用
双极感知
器
(神经
网络
)对文本进行
分类
。阈值是,0.1,学习率
浏览 5
提问于2015-12-29
得票数 0
2
回答
如何
使用
成果管理制进行
分类
?
classification
、
rbm
目前我正在玩受限
的
Boltzmann机器,既然我在玩它,我想试着用它来
分类
手写
的
数字。 我创建
的
模型现在是一个非常奇特
的
生成模型,但我不知道如何进一步发展它。在这篇文章中,作者说,在创建了一个良好
的
生成模型之后,一个“然后利用标记样本在RBM之上
训练
一个判别
分类
器
(即线性
分类
器
、支持向量机),并进一步声明”,因为你将数据向量传播到RBM模型
的
隐藏单元,从而得到隐藏
的</em
浏览 0
提问于2016-10-16
得票数 13
回答已采纳
1
回答
什么损失
函数
避免过度自信?
neural-network
、
logistic-regression
、
loss-function
对于
训练
数据集相对较小
的
神经
网络
,利用
分类
交叉熵(log损失)进行简单
分类
,很容易使
网络
的
结果“过于自信”,因为这改善了
训练
数据
的
日志丢失。我
的
意思是过度自信(这部分是直觉,部分是从贝叶斯统计中得到
的
):给定两个同等类别中
的
1000个
训练
示例,任何
分类
器
都不可能给出一个新输入
的
概率,这个概率或另一个输入
浏览 0
提问于2018-11-20
得票数 0
2
回答
如何正确
训练
扩展数据集
neural-network
、
classification
、
dataset
、
multilabel-classification
我
训练
了我
的
分类
器
,在每幅图片上混合了几个类,例如A。
分类
器
能够(几乎)正确地分割图像上
的
这些类。现在我得到了更多显示G类图片
的
数据,为了最小化我
的
工作,我只在图像上标记了G类,而其他
的
则没有显示出来(无效)。我
的
训练
有两个问题: 如果在我
的
第一个数据集中没有G类
的
例子(因为它可能是A
的
子类),我如何正确地
训练
浏览 0
提问于2017-02-14
得票数 1
1
回答
如何在pytorch中加载改进
的
vgg19
网络
中
的
预
训练
权重?
vgg-net
、
pre-trained-model
我正在尝试用
修改
后
的
输入通道数加载vgg19
网络
。输入通道
的
数量是4,这是我
的
情况,我也将
分类
器
更改为我自己
的
分类
器
。我还从
网络
中删除了自适应平均池化层。我应该如何将预先
训练
好
的
权重加载到我
的
PyTorch模型
的
修改
版本中? 假设我
的
模型
的
修改
版本在变量my
浏览 170
提问于2019-12-14
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何
使用
TensorFlow最大限度地减少两个损失?
tensorflow
我正在做一个在图像中定位对象
的
项目。我将要采用
的
方法是基于中
的
定位算法。
网络
结构有两个优化头,
分类
头和回归头。在培训
网络
时,我如何尽量减少这两种情况?但问题是
分类
损失是软最大损失,回归损失是l2损失,这意味着它们有不同
的
范围。我不认为这是最好
的
方法。
浏览 1
提问于2016-07-22
得票数 0
回答已采纳
1
回答
基于数据增强
的
多任务学习
python
、
deep-learning
、
neural-network
、
multitasking
当我有两个独立
的
任务时,我想知道如何
训练
神经模型,每个任务
的
数据量都是不相等
的
,是不相等
的
。例如,考虑以下情况:任务-2.在一个数据集上有三个标签(0、1、2)
的
条目的
分类
问题。培训数量:160万例 我正在尝试开发一个
网络
,其中
共享
网络
首先尝试对每个实例(每个任务)进行编码
浏览 2
提问于2020-04-24
得票数 1
2
回答
如何理解所
使用
的人工神经
网络
模型?
artificial-intelligence
、
neural-network
我正在做一个简单
的
项目,它涉及到一些人工智能,从某种意义上说,它是用一组特定
的
值来
训练
的
,然后它
使用
这些值来匹配模式,并返回用户想要
的
任何内容。在思考和阅读关于人工智能
的
文章时,我无意中发现了在我
的
项目中
使用
什么
的
问题?我
的
项目的简单概要是,它
使用
一组值进行培训(因此,学习受到监督),它匹配模式并根据它们发送响应。那么如何判断我
使用
的
是哪种人工神
浏览 2
提问于2012-04-10
得票数 0
回答已采纳
1
回答
什么是简单
的
图像
分类
、ANN结构和简单
的
数据集?
neural-network
我正在寻找一种神经
网络
体系结构,它在图像
分类
挑战中提供了相当好
的
性能,并且在一个框架中仍然很容易实现,而且
训练
速度也相当快。你有什么建议吗?如果我想
修改
网络
浏览 0
提问于2017-07-29
得票数 1
1
回答
SVM与MLP (神经
网络
)
的
性能和预测精度比较
machine-learning
、
neural-network
、
deep-learning
、
svm
在某些图像处理应用中,需要选择支持向量机和神经
网络
。
分类
器
的
速度必须足够快,以满足近实时
的
应用需要,而且精度也很重要。由于这是一种医学应用,所以
分类
器
的
故障率很低是很重要
的
。 哪个是更好
的
选择?
浏览 4
提问于2012-05-20
得票数 11
7
回答
用于神经
网络
训练
的
数据集
neural-network
、
training-data
我正在寻找一些相对简单
的
数据集,用于测试和比较人工神经
网络
的
不同
训练
方法。我希望数据不需要太多
的
预处理,就可以将其转换为输入和输出列表
的
输入格式(归一化为0-1)。任何链接都很感谢。
浏览 1
提问于2009-06-07
得票数 40
回答已采纳
1
回答
CNN多类与二值类图像
分类
cnn
、
image-classification
、
multiclass-classification
、
convolutional-neural-network
假设我们有3类图像
训练
:1.猫,2.狗,3.不是猫也不是狗。我们只关心一张图像是否是猫/狗,或者两者都不是,但我们不在乎它是猫还是狗,只是这两者之一。把狗和猫类合并成一个单一
的
“正面”类,而不是
训练
三级CNN,这本身就“更好”吗?如果是的话,那麽,如果我们真的关心图像是狗还是猫,最好先运行二进制
分类
器
来判断它是否狗/猫,然后再运行第二个二进制
分类
器
,只
训练
猫和狗来决定它实际上是哪一个?
浏览 0
提问于2017-11-07
得票数 4
1
回答
神经
网络
不断复制基线
分类
器
keras
、
deep-learning
、
classification
我试着
训练
一个
网络
来解决二进制
分类
问题。(这是一个convnet,
使用
R中
的
keras,用于图像识别,kaggle的人类蛋白质图像
分类
挑战,具体而言,但我不认为细节在这里非常重要。)我
训练
的
网络
(同时
使用
二进制交叉熵作为我
的
损失
函数
)继续复制基线
分类
器
;也就是说,不管测试输入是什么,总是预测'0‘
的
分类</em
浏览 0
提问于2019-01-03
得票数 0
1
回答
是否有可能扩展经过
训练
的
神经
网络
以识别其他模式
neural-network
假设我有一个神经
网络
( NN ),它被
训练
来识别给定
的
图像中
的
猫,有没有办法更新我
的
NN来识别狗?更广泛地说,我
的
问题是关于一种通过“加载模式库”来扩展NN
的
方法。
浏览 15
提问于2017-01-30
得票数 0
回答已采纳
3
回答
任意数据集在猫检测谷歌
的
深度学习工作中?
machine-learning
、
neural-network
、
deep-learning
你能帮我回答一个愚蠢
的
问题吗?在谷歌
的
工作中,我猜测他们
的
安在没有监督
的
情况下学习了一种“猫脸特征”,最好是在猫脸残肢
的
情况下激活。
训练
集是绝对随机
的
youtube帧,还是它们都是带有猫
的
youtube帧?这很耐人寻味。谢谢!
浏览 2
提问于2012-11-08
得票数 4
1
回答
盗梦空间模型有两个softmax输出吗?
tensorflow
、
deep-learning
、
softmax
Inception v3模型如图所示:这张照片来自于这篇博客: 谢谢你
的
澄清!
浏览 1
提问于2016-09-06
得票数 5
回答已采纳
1
回答
如何在我
的
项目中实现三重损失?
python
、
tensorflow
、
neural-network
、
speech-recognition
、
loss-function
我正在做一个关于说话人识别的项目,我有音频文件
的
数据集,其中我将声音特征( 1x13
的
数组)作为输入,作为输出,我为每个说话者(假设扬声
器
1-输出=1扬声
器
2输出=2)选择一个随机整数。为了达到更好
的
精度,我被提议
使用
三重损失,但我不明白我们如何在张量流中实现它(根本没有示例)。据我所知,我为每个扬声
器
取了2个正值和一个负值(例如,同一个扬声
器
的
2个音频文件
的
2个特征,以及我将
使用
wavenet创建
浏览 0
提问于2019-12-17
得票数 1
2
回答
生成性对抗
网络
是否需要类别标签?
machine-learning
、
neural-network
、
classification
、
multiclass-classification
我正在尝试理解GAN是如何
训练
的
。我相信我理解对抗
训练
的
过程。我似乎找不到
的
信息是: GANs在
训练
过程中是否
使用
类标签?我目前
的
理解是否定
的
--因为鉴别
器
只是试图区分真实或虚假
的
图像,而生成器试图创建真实
的
图像(但不是任何特定类别的图像)。 如果是这样,那么研究人员建议如何
使用
鉴别
器
网络
进行
分类
任务?该<em
浏览 4
提问于2017-07-05
得票数 0
1
回答
训练
后自适应神经
网络
neural-network
、
adaption
神经
网络
经过最初
的
训练
后,最佳
的
适应方式是什么?那么稍后创建新
的
类别又如何呢?对不起,我
的
基本问题,但我找不到很多有关这方面的信息
浏览 4
提问于2015-11-23
得票数 2
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