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沙龙
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回答
在
TensorFlow
中
使用
CIFAR-100
数据
集
训练
Resnet-50
,
无法
获得
良好
的
精度
、
我正在尝试
使用
cifar-100
数据
集
在
tensorflow
中
创建
resnet-50
模型。我
使用
内置
的
resnet_v1_50
在
tensorflow
中
创建模型,
在
它
的
head.But上有两个完全连接
的
层。我
的
验证
精度
接近37%.What是问题所在吗?我
的
模型
浏览 96
提问于2019-07-01
得票数 0
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1
回答
在
tensorflow
或keras
中
通过标准mobileNet、VGG-16或AlexNet从头开始
训练
cifar
数据
集
图像大小问题
、
、
、
、
假设,我想用
Tensorflow
或Keras.Now
中
的
CIFAR-10或
CIFAR-100
数据
集
从头开始
训练
标准AlexNet、VGG-16或MobileNet。问题是,标准AlexNet、VGG-16或MobileNet
的
体系结构是为ImageNet
数据
集
构建
的
,其中每幅图像是224*224,但在CIFAR-10或
CIFAR-100
数据
集中,每幅图像是32*3
浏览 125
提问于2019-06-18
得票数 0
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2
回答
Int8 (字节)操作对深入学习是如何有用
的
?
、
、
Nvidia计划在他们
的
泰坦卡上增加对int8操作
的
硬件支持,并瞄准深度学习。我试图了解它是如何有用
的
,以及哪些类型
的
网络将从中受益。我知道FP16而不是FP32对DL应该是有用
的
,但不确定int8能做什么。有一些研究表明,您可以对FP32进行完全精确
的
训练
,然后将其舍入一个字节--但这不会加速或减少
训练
时
的
内存占用。
浏览 0
提问于2016-07-25
得票数 3
2
回答
Tensorflow
对象检测API
中
的
训练
和验证准确性
、
、
、
我一直
在
我自己
的
数据
集
上
使用
Tensorflow
对象检测API。
在
训练
时,
训练
损失会在张力板上更新。但我需要分别
获得
训练
和验证
精度
(mAP)。需要采取哪些步骤来获取这些值?
浏览 24
提问于2019-06-06
得票数 1
回答已采纳
2
回答
Keras +
TensorFlow
模型
、
、
我目前正在创建一个模型,
在
创建模型
的
同时,我提出了一些问题。
使用
相同
的
数据
多次
训练
相同
的
模型会不会提高这些对象
的
精度
,因为您每次都会对它进行
训练
吗?当对象有时达到90%
的
精度
时,当我重新运行它时,它
的
精度
会降低,甚至不能预测正确
的
对象,那么会有什么问题呢?是因为
Tensorflow
在
GPU上运
浏览 3
提问于2020-05-13
得票数 0
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1
回答
用CIFAR-10
数据
集
在
VGG16
中
进行
TensorFlow
训练
,不能
获得
很好
的
精度
我是个学习ML
的
初学者。我正在研究VGG16模型
在
TensorFlow
中
。我
的
书房是。 它们都很好用。但是现在我想模拟案例2.
的
过程,尝试
使用
VGG16 16-A模型来进行CIFAR-10<em
浏览 0
提问于2018-11-26
得票数 2
回答已采纳
1
回答
Cifar100只有16个
训练
图像和16个
训练
标签
、
、
、
我
在
Python3.7
中
使用
Tensorflow
,并试图用
CIFAR-100
制作一个图像分类器。我希望尽可能远离Keras,因为它只有有限
的
数据
集
可以
使用
。这是我
的
密码:import
tensorflow
_datasets as tfdsimport matplotlib.pyplotas p
浏览 3
提问于2019-10-25
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何在我
的
tensorflow
模型
的
转移学习和微调
中
实现?
、
、
我有一个预先
训练
过
的
模型(
tensorflow
模型),它是
使用
来自公共
数据
集
的
数据
进行
训练
的
。我有元文件和录入文件。我想
训练
我
的
tensorflow
模型
使用
新
的
数据
从私人
获得
的
数据
集
。我有小
数据
集
,所以我
浏览 0
提问于2020-03-02
得票数 1
1
回答
是否可以拥有与验证历史非常相似的培训历史?
、
、
我
训练
了一个50年代
的
模型,按照以下比例分割
数据
集
: X = np.load(....)从历史上可以看出,验证
的
准确性/损失与培训
的
准确性/损失非常相似。有时验证损失
浏览 1
提问于2021-01-08
得票数 1
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1
回答
使用
cifar 100
数据
预
训练
cifar 10网络
、
、
、
为了进行优化,您将
使用
来自
CIFAR-100
数据
集
的
“bus”和“tiger”类
的
数据
。您
的
任务是了解如何对预先
训练
的
CNN模型进行微调,
使用
训练
数据
(我认为每个类有500张图像)“bus”和“tiger”类对网络进行微调,并
使用
相同2个类
的
测试
数据
(每个类100张图像)验证准确性。可以
在
预先
浏览 3
提问于2019-11-14
得票数 2
1
回答
对象检测API -评估
在
训练
前结束(给出部分步长
精度
)
、
我
使用
tensorflow
对象检测api
在
我
的
500~图像
数据
集
上
训练
SSD + mobilenet (eval图像=
数据
集
的
10% )。我
使用
gcloud运行
训练
和评估过程。
训练
过程花了7个小时,评估过程只花了45分钟。运行
tensorflow
显示了所有步骤(200K)
的
损失图,但
精度
(来自eval过程)仅高
浏览 7
提问于2017-08-30
得票数 1
3
回答
机器学习
中
的
过度拟合术语
、
、
在
第50页
的
“”一书中,作者正在对
数据
集
执行线性回归,并得到:test set score: 0.66training set score: 0.892 test set score: 0
浏览 1
提问于2018-07-29
得票数 0
回答已采纳
2
回答
tensorboard
中
的
测井
训练
和验证损失
、
、
在
我
的
代码
中
,我构造了一个节点来计算
数据
集中正确分类
的
数字
的
分数,如下所示:现在,我想要做
的
是评估
训练
集
和验证
集
在
训练
过程
中
的
准确性。我可以打印这些值,我可以看到,最初,两个<em
浏览 1
提问于2015-12-26
得票数 41
2
回答
我可以从一个量化
的
Tensoflow模型中期待什么结果?
、
、
我有一个非常简单
的
Tensorflow
模型,它根据6个传感器
的
输入(输入范围从0.0到1.0)输出3个值(左,直,右) inputSensor = Input(shape=(3))model = Model(inputs=inputSensor, outputs=modelSensor)
在
训练
模型之后结果仍然是正确
的
,但我
在
最大输出
浏览 17
提问于2019-08-31
得票数 1
3
回答
如何正确地将我
的
数据
集中起来
、
、
、
在
第一阶段,我
在
一个名为WIKI-IMDB
的
数据
集
上
训练
我
的
网络(通过水平翻转来过滤和扩展我
的
数据
集
,其中包含大约300 k
的
图像),并且我用一个
在
ImageNet上
训练
的
预先
训练
的
ResNet-50
网络
的
权重来初始化网络
的
权重
在
WIKI-
浏览 0
提问于2018-06-09
得票数 2
3
回答
如何解释RNN奇怪
的
训练
曲线?
我
使用
tensorflow
在
我
的
数据
集
上
训练
一个简单
的
两层RNN。
训练
曲线如下所示:其中,x-axis是步长(
在
一个步骤
中
,
使用
batch_size数量
的
样本来更新网络参数),y-axis是
精度
。红、绿、蓝三条线分别表示
训练
集
、验证
集
和测试
集
的
准
浏览 5
提问于2016-10-02
得票数 1
1
回答
训练
各阶段后测试
集
的
评价模型
、
、
、
、
我
在
图像
数据
集
上
训练
一个
tensorflow
模型来完成分类任务,我们通常为model.fit方法提供
训练
集
和验证
集
,我们以后可以输出模型收敛图
的
训练
和验证。我想对测试
集
做同样
的
事情,换句话说,我想在每个时代之后
获得
测试
集
上我
的
模型
的
准确性和损失(不是验证
集
,我不能用测试
集
替换
浏览 6
提问于2022-04-26
得票数 1
回答已采纳
2
回答
机器学习
中
的
测试
数据
集
比
训练
数据
集
小
、
、
、
我想
训练
不同
的
机器学习算法(支持向量机,随机森林,CNN等)。对于相同
的
数据
集
(例如,MNIST),然后比较它们
的
准确性。目标是从哪种
训练
数据
大小
中
找出哪种方法比其他方法更好。为了做到这一点,我不断地减少原始
训练
数据
集
( 60000个样本),并在这些减少
的
训练
数据
集
上
训练
模型。如果我
使
浏览 0
提问于2019-04-28
得票数 0
1
回答
如果我
的
模型适合
TensorFlow
,这是件好事吗?
、
、
、
非常概念性
的
问题: 我有一个工作
良好
的
TensorFlow
模型。我已经分离出大约70个特性
的
数据
,当
训练
时,我
的
验证
精度
保持
在
32%左右,而我
的
训练
精度
达到89%!然而,当我只
使用
这70个特性
中
的
24个时,我
的
验证准确率为38%,
训练
精度
为53%。我用<em
浏览 0
提问于2017-08-21
得票数 1
1
回答
为什么
使用
预
训练
的
ResNet50会在
训练
和验证集中导致矛盾
的
损失?
、
、
、
、
我正在
使用
ResNet50预
训练
模型作为Unet
的
构建块: input_tensor(conv10) 我冻结了几篇论文中提出
的
预
训练
的
ResNet50层: for l in resnet_ba
浏览 0
提问于2018-10-16
得票数 1
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