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如何正确掩码卷积神经网络中的值
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我正在为一些图像创建一个编码器-解码器CNN。每个图像都有一个围绕中心的几何形状--圆、椭圆等。我认为将它们设置为零意味着它们不会被更新，然而，我的编码器-解码器CNN的输出改变了形状。
我可以做些什么来确保这些值保持不变并且不会
浏览 0提问于2021-01-13得票数 1
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我正在为MNIST时尚数据集创建CNN模型。我已经创建了一个成功的CNN模型。但我想对我从互联网上下载的另一张图像的分类模型进行测试。 我的所有训练和测试集的形状是(28，28，1)。但现在对于我想预测的图像，我将其调整为(28,28)，并将其设置为一个RGB通道 cv2.cvtColor(load_img_rz, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 现在图像的形状是(28，2
浏览 32提问于2021-03-20得票数 1
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一维卷积神经网络
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我需要在脑电图数据上测试CNN，我听说1D-CNN对于实时应用很有用。我有5个测试对象，每个测试对象都有3个会话的数据。每个文件包含来自56个电极/通道(56,260)的信号。我正在努力寻找如何设置CNN和如何输入应该转换的数据。Sequential()
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=i
浏览 0提问于2020-02-13得票数 0
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我看过很多关于如何设置1D CNN形状的帖子。他们中的大多数都是这样的：Dimension of shape in conv1D 我做了这篇文章中几个答案所做的事情，但仍然找不到哪里错了。下面是我的代码和回溯。
浏览 7提问于2019-05-03得票数 0
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我是Keras的新手，我正在尝试为图像字幕项目实现一个模型。我试图从复制模型(图片取自本文：) (但区别很小:在每个时间步骤生成一个单词，而不是在末尾生成一个单词)，其中第一步的输入是嵌入的CNN功能。然而，它并没有考虑到我的序列是零填充的事实，因此结果将是不准确的。,25,1], [] and with computed input tensors: input[2] = <1>
我不知道为什么它说第二个数组的形状是?，
浏览 1提问于2018-05-10得票数 2
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LSTM输入混乱
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我试着理解LSTM输入已经有一段时间了，我想我理解了，但是我一直对如何实现它们感到困惑。在指定LSTM时，可以指定单元格数和输入形状(我对输入形状有问题)。单元格数指定了多少个单元格应该查看给定的数据，而不影响所需的输入形状。输入形状(当状态)按批处理大小、批处理中的时间步骤和时间步骤中的特性进行。有状态的LSTM保留它的内部状态直到重置。
浏览 8提问于2020-12-29得票数 0
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我制作了一个cnn，并从第三个卷积层提取了特征，因此形状是(600,12,12,128) 600 =训练图像12x12128 =单个图像 现在我想把它们作为输入传递给另一个cnn2，但是我希望输入的形状是如何改变形状？
浏览 17提问于2020-12-22得票数 1
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我目前正在设计一定数量的CNN，以从图像中提取特征。
这些图像是平面图，每个图像的形状都是(276，x,3)。这里是列的数目，这也是应该创建的特征向量的长度。因此cnn必须以某种方式使用一个内核，它必须有276行和1列宽，但是在keras中是否有可能制作一个2d核并执行一维卷积。最重要的因素是一维卷积和2d核的形状，因为它被用来改变光谱图中某些条目的重要性。
浏览 0提问于2017-03-09得票数 1
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如何组合numpy 3d阵列形状(326，25，16)和一维阵列形状(326，)。阵列形状(326，25，16)是CNN的输入，阵列形状(326，)是标签。
浏览 0提问于2017-12-02得票数 0
我正在处理一个回归问题，我将一组平面图提供给CNN + LSTM - keras中的体系结构。我的数据形状为(n_samples, width, height, n_channels)。我要问的问题是如何正确地将CNN连接到LSTM层。当卷积传递给LSTM时，需要以某种方式对数据进行整形。下面是我如何应用中给出的信息的一个例子。它需要添加TimeDistributed-Wrapper。在我的例子中，
浏览 4提问于2020-06-03得票数 1
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我正在尝试建立一个使用cnn的图像分类器。我的图片是(256,256)像素大小。如果我通过将输入形状设置为(64,64)或(128,128)来训练cnn会发生什么，因为(256,256)将需要大量时间来处理？
浏览 11提问于2019-04-19得票数 0
但我无法弄清楚如何用正确的输入大小来堆叠这些层。rnn = LSTM(256, return_sequences=True, input_shape=(200,189))model = TimeDistributed(cnn, optimizer='adam', metrics=['accuracy'])但我知道这个错误：
----> 8 model = TimeDistributed
浏览 2提问于2021-04-18得票数 1
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--我不知道为什么在运行下面的代码时会出现这个错误我的CNN代码是：CNN.add(tf.keras.layers.Dense(1, activation='softmax'))(2
浏览 12提问于2022-05-21得票数 1
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我是新来的ML和CNN特别是，我是跟随一个视频教程，已经遵循和实践的教训。现在，为了更多地练习我所学到的东西。我让自己陷入了这个错误。我的数据集由带注释的癌症图像组成。我的简单设置遵循这个过程，图像表示我的特性，而带注释的描述(即文件名)是数据集的标签。keras.layers import Dense, Conv2D, MaxPool2D, Flatten, Dropout, MaxPooling
浏览 3提问于2020-11-26得票数 0
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我是CNN，RNN和深度学习的新手。我正在尝试制作将CNN和RNN相结合的架构。输入图像大小= 20,3,48,48 a CNN输出大小= 20,64,48,48现在我希望cnn输出是RNN输入，但我知道RNN的输入必须是三维的，这是seq_len，批处理，input_size如何才能使另一个问题是如何启动第一个隐藏状态 torch.zeros() 我不知道我应该在这个函数中传递什么确切的信息。我唯
浏览 98提问于2020-06-11得票数 2
我正在尝试训练一个有20个jpeg图像的CNN作为练习。我选择输入层的形状为input_shape=(32，32，3)，但我得到了错误。当我对图像数据数组运行“打印形状”时，我得到了(10，)。彩色图像形状不应该有3维或4维吗？我的jpeg数组的形状似乎是(10，)...one维的。我如何转换形状以便使用下面的拟合函数，以及转换成什么形状？= models.Seq
浏览 24提问于2021-10-29得票数 0
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我试图使用CNN来检测图像中的椭圆(形状、大小、方向)。我该怎么做？我尝试使用许多居中椭圆作为训练(正)例子和噪声作为负例子。(它没有检测到一个简单的测试椭圆)。我担心的是CNN从训练示例中捕捉到特征/内核/过滤器(如圆形边缘)。但是曲线边缘捕捉到的椭圆信息很少。在CNN中，一个椭圆可以设置为特征/内核/过滤器吗？(首选Matlab答案)
浏览 0提问于2022-07-19得票数 0
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这是我想做的。我有一个单独的形状数据( 20 , 20 ,20)，其中20个形状张量(1,20,20)将被用作20个单独CNN的输入。这是我到目前为止的密码。)前向函数中input_list的形状是torch.Size(100、20、20、20)，其中100是批大小。然而，有一个问题是
concat_fusion = cat([cnn(x) for x,
浏览 0提问于2021-04-25得票数 0
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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。无论我如何及早调整困惑，学习速度或最大迭代次数。它会给我长形状输出的结果，就像下面的图一样。长形的t-SNE有什么意义吗？事先谢谢大家。
📷
浏览 0提问于2018-07-08得票数 10
如何将olivetti数据集图像的大小从64x64调整为32x32？
浏览 0提问于2020-05-16得票数 0
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