1回答
如何控制一维卷积模型的重叠？
、、、、
我正在尝试使用TensorFlow创建一个1D卷积模型，窗口大小为200，因此每个窗口重叠50%。(忽略“自我”。因为我正在将conv_sizes分配给一个模型类)pad = int(window/2)
conv_sizes =
浏览 3提问于2019-08-07得票数 0
回答已采纳
1回答
在我的理解中，DCGAN在生成器和判别器中都使用了卷积层，而WGAN调整了损失函数、优化器、裁剪和最后的sigmoid函数。它们控制的部分不重叠。那么，如果我在一个模型中实现DCGAN和WGAN的两个更改，是否会发生冲突？
浏览 46提问于2020-05-31得票数 1
2回答
在iOS上应用带通滤波器
、、、、
我正在开发一个应用程序，我需要它来分析在iphone/ipad上内置麦克风的输入频率。我知道我需要使用FFT，我已经找到了一个框架，可以帮助我做到这一点。我唯一关心的是是否有一个包含带通过滤的代码或框架？欢迎提出建议。
编辑原谅我的无知。我之前贴出我只想使用一个带通方程，当我发现带通是低通和高通滤波器的时候。我仍然欢迎大家提出建议。
浏览 3提问于2011-05-25得票数 0
我想尝试使用一些预先训练的CNN模型与Keras库(例如，异常，ResNet50等)进行特征提取。我试图找出我的数据集的输入维数是否需要匹配用于训练原始CNN的图像的维数。例如，我是否应该使用对210x210 RGB图像进行预培训的网络模型，这是否意味着如果我想使用它进行特征提取，网络只会处理相同维数的图像(即(210,210，3))吗？还是在这方面有一定的灵活性？尝试搜索Google并检查Keras文档，但是没有找
浏览 7提问于2017-09-01得票数 3
回答已采纳
我正在使用scipy做一些图像处理工作，我发现了一些令人困惑的事情，那就是一些函数，比如scipy.signal.convolve，scipy.ndimage.filters.convolve，具有相同的名称和功能，但它们属于scipy的不同模块，所以我想知道为什么不只实现它们一次？
浏览 1提问于2013-08-04得票数 1
1回答
在阅读卷积神经网络(CNN)时，我经常会遇到在社区和科学论文中使用的一种特殊的表示法，从层次的角度描述网络的结构。然而，我无法找到详细描述这种符号的论文或资源。有人能向我解释细节或指出它的描述或“标准化”吗？200C2−MP2−300C2−MP2−400C2−MP2−500C2−output (来源)一个很好的猜测是xCy是卷积层(x是滤
浏览 0提问于2018-01-30得票数 3
回答已采纳
我试图为维格纳-维尔分配汉明窗口长度64与60%重叠。我可以创建长度为64的汉明窗是关于这个问题的一些理论建议。窗口似乎是三种Hamming波的某种，其卷积概率为60%。conv(conv(hamming(64), hamming(64)), conv(hamming(64), hamming(64)
浏览 5提问于2013-12-24得票数 1
回答已采纳
2回答
理解NumPy的Convolve
、、、、
当计算一个简单的移动平均线时，numpy.convolve似乎完成了这项工作。
问题：，当您使用np.convolve(values, weights, 'valid')时，计算是如何完成的？如果任何解释可以包括例子和插图，它将是非常有用的。
浏览 2提问于2013-11-17得票数 91
1回答
我读过一些卷积实现使用FFT来计算输出特性/激活映射，我想知道它们之间有什么关系。我熟悉CNN的应用，也(温和地)熟悉FFT在信号处理中的应用，但我不知道两者是如何一起工作的。当我想到卷积时，我想象得到一个内核，翻转它，用重叠的输入乘以(并添加)内核的元素，移动内核并重复这个过程。FFT是如何适应这个过程的？
浏览 0提问于2017-03-01得票数 5
回答已采纳
我真的试过在这里做我的尽职调查，但我找不到关于为什么选择某些数字的大量文件。我也不太清楚在生成器中卷积是如何工作的(对分类器有更好的理解)，所以这无助于我的情况。我认为我的问题应该是相当简单的解决一些更多的经验，但人们在那里。以Google的教程为例，生成器类： model = tf.keras.Sequential()
mod
浏览 0提问于2020-08-04得票数 0
回答已采纳
1回答
输入由音频文件的stft组成，输出是特征向量。输出的特征向量形状是(x,13)。我认为在这里使用cnn作为stft似乎是合适的，因为由于重叠，每个输入都包含了前一个样本的一些信息。在keras中，有没有可能设计一个利用这一点的模型，这样就会为矩阵的
浏览 0提问于2017-01-23得票数 1
1回答
问题在于如何利用卷积神经网络这样的深度学习模型进行图像分类，该模型作为训练过程的一部分进行自动特征工程(使用卷积层)。对于纯图像分类/分割模型，有一个特征存储有意义吗？卷积层的输出？但是在训练过程中，它们不能被重用，因为在训练过程中，它们会被卷积层重建。
浏览 0提问于2021-02-09得票数 0
2回答
深可分卷积
、、
我是深度学习的新手，最近我遇到了深度智慧可分离的卷积。它们大大减少了处理数据所需的计算量，只需要10%的标准卷积步长计算。另外，它是仅用于某些特定的用例，如图像等，还是可以应用于所有形式的数据？
浏览 0提问于2018-09-09得票数 2
回答已采纳
我想要用作培训和测试数据的音频文件有不同的采样率(16、20、44和44.1 kHz)。
下面的列表并不是详尽无遗的，只是列出了一些我可以想到的选项。我可以尝试将信号分割成短的、不重叠的窗口，在将它们粘合在一起并应用链的其余部分之前，我可以使用scipy.signal.resample修改这些窗口。我可以把信号分割成重叠的窗口，scipy.signal.resample，然后以加权的方式把它们粘在一
浏览 0提问于2018-04-08得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在为分割实现FCN的一些变体。特别是，我实现了一个U-net架构。在架构中，我使用3x3内核应用有效卷积，然后使用2x2内核和步长2应用转置卷积进行上采样。我的问题是，如果对卷积使用有效的或相同的填充，这是否决定了我们对转置的卷积使用有效的或相同的填充？
目前，我对卷积使用有效的填充，转置卷积使用相同的填充。
浏览 7提问于2018-01-27得票数 2
2回答
问题是CT扫描是逐片进行的，而在一个典型的扫描中，可能有200多个切片。扫描中的切片数不一致，取决于扫描机器和扫描对象的年龄。(2)是否可以采用类似的方法使切片(时间步骤)统一，或者有更好的方法？
浏览 0提问于2018-06-03得票数 0
回答已采纳
1回答
在我的训练集中有4个班的2000张图片，而在我的测试集中，我有3038个相同的4个班。我的CNN如下：
retu
浏览 0提问于2019-12-08得票数 1
回答已采纳
我正在尝试训练一个接受4通道输入的卷积网络，并希望使用像VGG16这样的预训练模型。我不应该使用VGG16的初始卷积块是有意义的，因为它们是针对3个通道输入进行训练的，并重新定义了初始卷积块。如何使用Tensorflow Keras api实现这一点？ 简而言之，我如何从预先训练的模型中复制特定层的权重。我使用的是TensorF
浏览 20提问于2019-05-04得票数 1
回答已采纳
我已经通过了Keras ，但我仍然无法理解input_shape参数是如何工作的，以及为什么它在传递自定义输入形状时不更改我的DenseNet模型的参数数。，参数的数量应该会增加，但是，正如您所看到的，它们完全保持不变。因此，我的问题是：
我只在我的input_shape中定义了一个通道，在这个场景中我的模型
浏览 0提问于2019-02-20得票数 0
1回答
在训练模型后，如何才能看到用于Keras卷积层的每个内核(过滤器)的内容？
(例如，对于具有10个滤波器的2D卷积层(3*3))。
浏览 1提问于2020-02-20得票数 3
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储活动推荐
腾讯云开发者
