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没有验证
集
和图像规范化
的
Keras模型
的
训练
python
、
keras
、
conv-neural-network
、
keras-2
、
standardized
我
用
Python
上
的
Keras
来
训练
CNN
自动
编码器
。在fit()方法
中
,
我
必须提供validation_split
或
validation_data。首先,
我
想使用80%
的
数据
作为培训
数据
,20%作为验证
数据
(随机分割)。一旦
我
找到了最好
的
参数,
我
想
浏览 2
提问于2019-07-17
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如
何在
python
中
加载
我
自己
的
数据
或
在线
数据
集
来
训练
CNN
或
自动
编码器
?
python
、
numpy
、
matplotlib
、
tensorflow
、
autoencoder
在
python
中
加载
数据
集
时,
我
遇到了一个简单
的
问题。
我
想定义名为loading_dataset()
的
函数,以便在
训练
自动
编码器
时使用它,
我
的
代码是import numpy as npIOError: [Errno socket erro
浏览 10
提问于2016-07-15
得票数 2
4
回答
咖啡因
自动
编码器
deep-learning
、
caffe
我
想比较
CNN
和
自动
编码器
在caffe
中
的
性能。
我
完全熟悉
cnn
在咖啡馆,但我想是
自动
编码器
也有deploy.prototxt文件?使用这两个模型而不是使用架构有什么不同吗?
浏览 0
提问于2016-03-30
得票数 2
2
回答
把
CNN
训练
成
自动
编码器
有意义吗?
deep-learning
、
convolutional-neural-network
、
unsupervised-learning
、
autoencoder
我
的
工作是分析脑电
数据
,这些
数据
最终需要分类。然而,获得唱片
的
标签有点昂贵,这促使
我
考虑了无监督
的
方法,以更好地利用我们相当数量
的
未标记
数据
。 这自然导致考虑堆叠
的
自动
编码器
,这可能是一个好主意。然而,使用卷积神经网络也是有意义
的
,因为某种类型
的
滤波通常是一种非常有用
的
EEG方法,很可能考虑
的
时间应该是局部<e
浏览 0
提问于2017-03-21
得票数 12
回答已采纳
1
回答
CNN
仅收敛于binary_crossentropy损失函数,并在测试
数据
集
上失败
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
问题在于
训练
CNN
的
数据
集
包含0到1000之间数字
的
(n,n)形状矩阵
的
输入。输出应该表示相同
的
(n,n)形状矩阵,其0值与1到1000之间
的
其他值相匹配。(这个函数非常复杂,在一个外部专用程序中计算)整个
数据
集
包含3000个输入和输出,每个输入和输出都具有(10,10)个形状。 由于这个问题与图像处理神经网络相似,
我
决定使用
CNN
。
CNN
相对于
浏览 2
提问于2019-11-09
得票数 1
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1
回答
在
Python
中
以编程方式裁剪图像/删除背景
python
、
opencv
、
image-processing
、
conv-neural-network
如何使用
Python
(也许还有一些工具,
如
OpenCV)以编程方式从左边
的
图像转到右边
的
图像? 这是
我
用一个
在线
裁剪工具手工制作
的
。
我
在图像处理方面完全是新手(尤其是在实践
中
)。
我
正在考虑应用一些边缘
或
轮廓检测
来
创建一个蒙版,稍后
我
将在原始图像上应用它,以将其他所有东西(除了感兴趣
的
区域)涂成黑色。但我惨败了。 目标是预处理非常相似
浏览 9
提问于2017-02-24
得票数 1
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2
回答
未标记船舶图像
的
聚类
machine-learning
、
tensorflow
、
clustering
、
image-classification
、
image-preprocessing
我
想从一个由4000张照片(3072*2048)形成
的
数据
集中创建一个船舶检测分类器。但是,
我
目前拥有的
数据
集
没有标签,所以我可以将它提供给一个
cnn
.So,
我
想将这个
数据
集
集群到2个标签(
或
2个目录)
中
,no_ship.I尝试运行k方法,但是结果是dissapointing.Is,还有其他更实用
的
方法
来
实现这一点
浏览 0
提问于2020-04-09
得票数 1
1
回答
如何从文件夹中
加载
图像以
训练
朱莉娅
的
Flux库
中
的
CNN
?
tensorflow
、
machine-learning
、
julia
、
conv-neural-network
、
flux.jl
我
正试图在朱莉娅
的
Flux ML图书馆
中
写一篇
CNN
(U-Net)。然而,
我
面临
的
第一个障碍是,如何从文件夹
加载
图像
来
训练
模型。
我
已经在互联网上搜索了大量
的
方法,但没有运气。所有的例子在互联网上
CNN
在Flux,使用图书馆功能导入预先存在
的
数据
集
,
如
MNIST
数据
集
。实际上
浏览 8
提问于2021-06-21
得票数 1
1
回答
训练
CNN
模型
的
预处理
数据
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
conv-neural-network
我
对深造领域很陌生。
我
已经开始学习
训练
不同
的
数据
集
(
如
Fashion_mnist、CIFAR10等)。使用不同
的
NN
或
CNN
模型。
我
很难理解
数据
预处理步骤。例如,在
加载
数据
集
并分割成
训练
和测试
数据
后,有时使用ImageDataProcessor进一步处理
数据
集</em
浏览 12
提问于2022-08-06
得票数 0
2
回答
在Keras中使用数值
数据
集
的
自动
编码器
dataset
、
deep-learning
、
keras
、
autoencoder
我
正在尝试开发一个基于深入学习
的
入侵检测系统。 我们模拟了一个正常
的
网络流量,并在CSV文件(网络
数据
包字段
的
数值
数据
集
(IP源、端口等)
中
编写。但是
我
没有异常(恶意)
数据
包
来
训练
神经网络。
我
搜索了类似的问题,
我
发现
自动
编码器
是一种很好
的
无监督学习方法,但问题是
我
对深入学习很
浏览 5
提问于2017-05-02
得票数 2
回答已采纳
1
回答
船舶
数据
集
的
二进制分类
deep-learning
、
tensorflow
、
clustering
、
image-classification
、
image-recognition
大
数据
集
分类
的
最佳选择是什么?
我
在想两个解决方案-2.主成分分析谢谢
浏览 0
提问于2020-03-28
得票数 0
2
回答
当
数据
集
太大而无法存储时,如何执行分类编码?
python
、
scikit-learn
、
preprocessing
、
categorical-data
我
通常做预处理之前,拟合估计使用Scikit-学习。
我
最近
的
项目使用
的
数据
比我过去使用
的
要多得多,虽然
我
知道
我
可以使用.fit_generator()
或
.partial_fit()对Keras进行
在线
学习,但我对如
何在
这种情况下执行分类编码步骤感到有些困惑显然,OrdinalEncoder需要了解特性
中
的
每一个可能
的
值才能适合
自己</em
浏览 0
提问于2020-01-06
得票数 3
回答已采纳
2
回答
Keras VGG16和flow_from_directory val_acc没有上升
python
、
keras
、
conv-neural-network
、
vgg-net
我
使用keras和导入带有imagenet权重
的
VGG16网络
来
对男女照片进行分类。目录
的
结构是: 改变batch
浏览 1
提问于2019-05-26
得票数 0
回答已采纳
2
回答
“离线
训练
模型”和“预
训练
模型”有什么区别?
machine-learning
、
deep-learning
、
computer-vision
、
image-recognition
我
很困惑两者是否是相同
的
,然后
我
如何区别于
在线
培训模式。
浏览 0
提问于2019-03-28
得票数 1
3
回答
长曲线形the是什么意思?
dimensionality-reduction
、
tsne
我
使用一维
CNN
输入1*512大小
的
随机分段时间序列
数据
,输出将输入分为10类。在接受
CNN
训练
后,
我
将the应用于我在测试
数据
中
输入
的
预测。通常,tsne结果
的
输出形状是球形
的
(例如,应用于MNIST
数据
集
)。但现在
我
在
自己
的
数据
集中应用t。无论
我
如何及早
浏览 0
提问于2018-07-08
得票数 10
2
回答
找不到合适
的
CNN
python
、
tensorflow
、
keras
我
在Colab中使用Keras,
我
正在处理
数据
集
。任务是图像分类。有相当多
的
类别(102),而且每个类
的
图像不多。到目前为止,
我
所能得到
的
最大val_accuracy是低0.3倍。
我
很肯定这是有可能得到更好
的
结果,
我
只是不知怎
的
找不到正确
的
CNN
设置。
我
在这个模型
中
增加了辍学层(尝试不同
的
比率
浏览 2
提问于2020-09-17
得票数 0
1
回答
如何使用
自己
的
数据
集
图像在tensorflow
中
构建
自动
编码器
?
python
、
image
、
tensorflow
、
autoencoder
我
是Tensorflow
的
初学者,
我
想为图像创建一个简单
的
自动
编码器
,
我
尝试了一些
我
在网络上找到
的
例子,但所有这些都是在Mnist
数据
集
上工作,这使得预处理这些图像变得容易,但我想为
我
自己
的
数据
集
图像创建一个
自动
编码器
我
的
问题是:如何使用<
浏览 0
提问于2020-03-11
得票数 0
2
回答
自动
编码器
与预
训练
的
特征提取网络
machine-learning
、
feature-extraction
、
autoencoder
、
transfer-learning
我
想知道是否有人对许多类(大约400个)
的
图像分类有什么更好
的
指导,每个类有少量
的
样本(大约20个),对于相对较大
的
RGB图像(大约600x600),有什么更好
的
指导。
我
知道
自动
编码器
可以用于特征提取,这样
我
就可以让一个
自动
编码器
在没有监督
的
图像上运行,从而降低图像
的
维数来
训练
那些下采样
的
图像。类似地,
浏览 0
提问于2022-08-30
得票数 0
2
回答
如
何在
培训阶段使用验证
集
?
neural-network
我
对在
训练
阶段如何使用验证
集
感到困惑(像
CNN
这样
的
神经网络)?在Matlab
或
python
(Keras)这样
的
平台中,
我
将
数据
集
分为
训练
集
、验证
集
和测试
集
。
我
知道验证
集
用于调优超参数(如神经元数目和学习速率),假设使用SDG优化器,如何根据验证
集
进行调优?验证
集</
浏览 0
提问于2020-07-19
得票数 2
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1
回答
如何处理二进制分类问题,其中负类
中
的
实例非常相似?
neural-network
、
cnn
、
image-classification
、
binary
比方说,一个人想要检测,一张固定大小
的
图片是否包含猫。但是作为一个
数据
集
,你有10000张猫
的
照片,30000张不包含猫
的
图片,但是它们彼此非常相似。例如,让我们假设,"not“类
中
的
30000张图片只包含一两种蜘蛛
的
图片。当
训练
CNN
时,你会发现你在测试
集
上取得了很高
的
分数(这里
的
高分=几乎完全对角混淆矩阵),但是当你想在现实世界中使用
CNN<
浏览 0
提问于2020-12-01
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