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(2501)
视频
沙龙
2
回答
如
何在
MNIST
上
解决
卷积
神经网络
中
的
形状
不
兼容问题
?
python
、
tensorflow
、
mnist
我在
MNIST
(CNN)
上
建立了一个图像分类模型,该模型在测试集上工作得很好。然而,当我从google上传一张图片,调整它
的
大小,规格化它,并将其提供给我
的
模型时,我有一个尺寸错误。我
的
模型
的
输入张量
形状
是(None,28,28),但是当我给模型一个28x28像素
的
图像时,它告诉我我
的
输入是(None,28)。我该如何
解决
这个问题?model_code.jpg 这是我得到
的
错误: WARNING:
浏览 88
提问于2020-11-05
得票数 1
1
回答
感知器与
形状
识别
perceptron
我最近实现了一个简单
的
感知器。这种类型
的
感知器(由一个神经元组成,在输出中提供二进制信息)只能
解决
类可以线性分离
的
问题。如何知道这个问题是否有类是线性可分
的
?因为有64个输入,它还可以线性分离吗?一个简单
的
感知器能
解决
这种问题吗?如果没有,什么
浏览 4
提问于2017-06-04
得票数 1
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2
回答
利用图像处理识别皮肤病
matlab
、
image-processing
、
machine-learning
、
computer-vision
、
matlab-cvst
我目前有两个独立
的
数据集,属于2种不同
的
皮肤病。我画了一个 任何建议都是有帮助
的
,因为我只是从Matlab开始。
浏览 3
提问于2015-12-07
得票数 3
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1
回答
如果我没有将默认
的
输入
形状
输入到预先训练
的
模型
中
,深度学习程序
的
准确性会下降吗?
python
、
keras
、
conv-neural-network
、
pre-trained-model
、
transfer-learning
正如标题所说,我想知道输入
形状
是否会影响深度学习模型
的
准确性。 此外,预先训练
的
模型(
如
Xception)是否可以用于灰度图像?附言:我最近开始学习深度学习,所以如果可能的话,请用简单
的
术语解释。
浏览 10
提问于2019-04-03
得票数 0
回答已采纳
1
回答
时尚
Mnist
Tensorflow数据
形状
不
兼容
python
、
tensorflow
、
dataset
、
tf.data.dataset
虽然我查过了,但我没有
解决
我
的
问题。加载数据 (train_images, train_labels) , (test_images, test_labels) = fashion_
mnist
.load_data
浏览 3
提问于2021-08-17
得票数 0
2
回答
Keras目标向量自动转换为单一热?
python
、
tensorflow
、
keras
、
neural-network
y_train
的
形状
就是(60000,),这表明它是一个包含数字目标标签(0-9)
的
一维向量。 为了进行数字分类,
神经网络
一般输出一个热编码向量,该矢量具有十个维数。我认为我需要使用to_categorical将y目标从数字转换为分类,以便使
神经网络
的
形状
输出与训练样本相匹配,这可能是(60000, 10)。但在我在网上发现
的
几个例子
中
,to_categorical从未被用来重塑训练矢量。然后他们简单地在y_train
上</e
浏览 8
提问于2020-06-20
得票数 5
回答已采纳
2
回答
计算机视觉
的
特点是什么?
deep-learning
、
computer-vision
、
convolution
、
image-segmentation
我正在学习U-NET网络是如何进行语义分割
的
。我读到
卷积
层使用它们
的
过滤器从图像中提取特征,但它们是什么呢?它们是拐角吗?边缘?颜色?我读过这篇文章"发现特征",但我想我需要更多关于它们
的
信息。
浏览 0
提问于2020-02-12
得票数 1
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4
回答
R
中
的
卷积
神经网络
r
、
convolutional-neural-network
、
software-recommendation
我没有看到在R中使用
卷积
神经网络
的
软件包,有人在R
中
实现了这种算法吗?
浏览 0
提问于2016-05-25
得票数 9
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1
回答
TensorFlow:简单递归
神经网络
python
、
neural-network
、
tensorflow
、
recurrent-neural-network
我用TensorFlow建立了一些
神经网络
,比如基本
的
MLP和
卷积
神经网络
。现在我想转到递归
神经网络
。然而,我在自然语言处理方面没有经验。因此,对于我来说,RNN
的
TensorFlow NLP教程并不容易阅读(也不是很有趣)。如
何在
TensorFlow?
中
建立一个简单
的
递归
神经网络
,
如
Elman网络。 我只能找
浏览 2
提问于2016-04-25
得票数 9
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1
回答
EfficientNet:复合标度法直觉
deep-learning
、
neural-network
、
cnn
、
computer-vision
、
convolutional-neural-network
我正在读效率网:
卷积
神经网络
的
再思考模型缩放
的
报纸,我无法理解这句话: 从直觉
上
看,复合缩放方法是有意义
的
,因为如果输入图像较大,那么网络需要更多
的
层来增加接收域,需要更多
的
通道来捕获更大图像
上
更细粒度
的
模式在大图像
的
情况下,为什么网络需要更多
的
层来增加接收域?增加接受场意味着什么?增加它
的
宽度/高度?如果是这样的话,我们可以直接做到这一点而
不<
浏览 0
提问于2020-02-11
得票数 3
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2
回答
在
卷积
神经网络
中使用两个连续
卷积
滤波器
的
直觉是什么?
machine-learning
、
neural-network
、
deep-learning
、
cnn
、
feature-extraction
我理解
卷积
过滤器(或内核)
的
用途。我把它们想象成可学习
的
特征提取器。例如,提取垂直边缘或水平边缘等。有人能好心地向我解释一下叠加2个或更多连续
卷积
滤波器
的
直觉吗?吴家富视频
中
的
📷这里是吴家富关于机器学习
的
讲座
的
链接
浏览 0
提问于2018-09-08
得票数 5
1
回答
如
何在
TensorFlow
中
评估
MNIST
测试数据时从每个输出节点获取值?
python
、
tensorflow
、
neural-network
、
mnist
我用TensorFlow训练
卷积
神经网络
。tf.reduce_mean(tf.cast(correct, tf.float32))good = 0for i in range(int(
mnist
.test.num_examples/eval_batch_size)): good += accuracy.eva
浏览 9
提问于2017-07-04
得票数 1
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2
回答
在深层次学习
中
,在
卷积
网络中使用相同滤波器
的
倍数有什么好处?
tensorflow
、
machine-learning
、
neural-network
、
deep-learning
、
conv-neural-network
在深层次学习
中
,在
卷积
网络中使用相同滤波器
的
倍数有什么好处? 例如:我们在第一层使用大小为5,5
的
6个过滤器扫描图像数据,这是一个大小为28,28
的
矩阵。问题是为什么我们不使用一个大小为5,5
的
过滤器,而是使用其中
的
6个或更多
的
过滤器。最后,他们将扫描完全相同
的
像素。我可以看到,随机权重可能是不同
的
,但DL模型将调整它无论如何。那么,具体而言,在凸网中使用相同
形状
的
多个滤波器<em
浏览 3
提问于2018-01-04
得票数 7
回答已采纳
1
回答
平面一维数据
的
一维
卷积
(即没有时间序列)
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
conv-neural-network
我正在一个数据集中进行训练,其中(一些)相邻特性具有很强
的
相关性。为了帮助
神经网络
,我正在考虑增加一些一维
卷积
作为第一层。尽管一维
卷积
主要用于时间序列/nlp数据,但我认为它们不能在任何类型
的
数据
中
按矢量使用
的
理论理由。 但我无法让keras.layers.Conv1D发挥作用,因为它显然是为时间序列数据设计
的
。0与图层
不
兼容:预期
的
ndim=3,找到了ndim=2。收到
的
完整
形状
浏览 3
提问于2020-05-20
得票数 1
回答已采纳
2
回答
使用
卷积
神经网络
进行特征提取?
image-processing
、
machine-learning
在特征提取部分,我必须使用一些
卷积
掩码(如此
中
的
图4.23 )来获得特征映射和输出。但是,我不知道我需要什么样
的
口罩和如何获得口罩?(在一些论文中,可能他们使用了Back-Propagation,但我不知道如何使用它)您能向我展示这一部分中使用
的
一些口罩吗,或者如何获得它们?非常感谢!欢迎任何建议!
浏览 0
提问于2011-12-05
得票数 0
2
回答
用于
形状
定位和识别的深度学习
tensorflow
、
computer-vision
、
deep-learning
、
theano
、
caffe
有一组图像,每个图像包含不同
的
形状
实体,如下图所示。我正在尝试定位和识别这些不同
的
形状
。例如,为每个不同
的
形状
添加一个边界框,甚至可以标记它。能够
解决
这类问题
的
主要研究论文/深度学习模型是什么?
浏览 1
提问于2017-05-11
得票数 0
1
回答
用Tensorflow模型测试枕头图像?
python
、
machine-learning
、
tensorflow
、
pillow
我看了一下
上
的
基本例子,他们从
MNIST
数据库
中
创建了一个简单
的
数字分类器,非常酷。 from PIL import Image img = Image.open("09.png").convert('L'), 784)' 我使用
的
浏览 1
提问于2017-12-06
得票数 0
1
回答
将手写文本分割成行
python
、
opencv
、
line-segment
我正在尝试将NIST表单数据集中
的
手写文本拆分为单独
的
行。以下是指向数据集
的
链接:我使用
的
代码是基于stackoverflow
上
的
一个类似问题,但由于一些字符接触,它不太起作用。(90,0,255),2)cv2.waitKey(0) 如何让它在某些字符重叠
的
情况下也能正确地拆分行
浏览 0
提问于2018-10-22
得票数 1
3
回答
利用深度学习库从文本中提取关键词/短语
neural-network
、
text-mining
、
deep-learning
、
beginner
、
tensorflow
也许这太宽泛了,但我正在寻找关于如
何在
课文摘要任务中使用深度学习
的
参考。 我已经实现了文本摘要使用标准
的
词频方法和句子排序,但我想探讨
的
可能性,使用深入学习技术
的
这项任务。我还介绍了在wildml.com
上
使用
卷积
神经网络
(CNN)进行情感分析
的
一些实现;我想知道如何使用库(
如
TensorFlow或Theano )来进行文本摘要和关键词提取。自从我开始试验
神经网络
已经有一个星期了,我很高兴看到这些库
浏览 0
提问于2016-02-03
得票数 24
回答已采纳
4
回答
MNIST
最先进
的
ANN架构是什么?
machine-learning
、
deep-learning
、
neural-network
、
convolutional-neural-network
、
mnist
什么是经典
的
MNIST
数字分类任务
的
最佳
神经网络
体系结构?我找不到任何自称是赢家的人.
浏览 0
提问于2018-01-30
得票数 4
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