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沙龙
1
回答
如果
我
试图
拟合
pandas
数据
框
中
的
数据
,
如何
找到
卷积
神经网络
的
input_shape
?
python
、
pandas
、
dataframe
、
neural-network
、
conv-neural-network
我
有一个包含321个样本和43个特征
的
熊猫
数据
帧X_train。此外,y_train中有18个不同
的
类。 ?
我
想在
我
的
数据
上训练一个CNN,但我在给熊猫
数据
帧
的
输入形状上遇到了麻烦。这是
我
遇到麻烦
的
第一层。model = Sequential() model.add(Conv2D(16, (2, 2), activation = 'relu', <em
浏览 8
提问于2020-10-27
得票数 0
1
回答
三维CNN
中
的
Input_shape
python
、
machine-learning
、
neural-network
、
conv-neural-network
我
有一个包含100000个二进制三维形状数组(6,4,4)
的
数据
集,所以我输入
的
形状是(10000,6,4,4)。
我
正在尝试使用Keras建立一个三维
卷积
神经网络
(
input_shape
);但是,
我
输入
的
这个3D
卷积
神经网络
似乎有一个问题。='he_uniform',
input_shape
=(None, 6, 4, 4, 1))) <em
浏览 1
提问于2021-06-11
得票数 0
回答已采纳
2
回答
当我们
试图
从
pandas
数据
帧
中
拟合
数据
时,
如何
找到
卷积
神经网络
的
input_shape
?
python
、
pandas
、
dataframe
、
neural-network
、
conv-neural-network
我
有一个包含321个样本和43个特征
的
熊猫
数据
帧X_train。此外,y_train中有18个不同
的
类。 ? strong textI想要训练一个CNN来处理我
的
数据
,但我在给熊猫
数据
帧
的
输入形状上遇到了麻烦。
我
是CNN
的
新手,所有的教程都使用了图像,它们只是传入了高度、宽度和通道作为
input_shape
的
参数。scores = model.evaluate(inputs[
浏览 34
提问于2020-10-30
得票数 0
1
回答
Keras Convolution2d()使用
的
默认过滤器是什么?
keras
、
convolutional-neural-network
我
对
神经网络
很陌生,但我对线性代数和
卷积
的
数学有很好
的
理解。
我
试图
理解
我
在网络上
的
不同地方
找到
的
示例代码,以便用MNIST
数据
训练Keras
卷积
神经网络
来识别数字。
我
的
期望是,当我创建一个
卷积
层时,
我
必须指定一个或多个过滤器来应用于输入。但我发现
的
三个样本
浏览 0
提问于2017-01-23
得票数 35
回答已采纳
1
回答
如果
我
试图
对熊猫
的
数据
进行
拟合
,
如何
将
input_shape
给
卷积
神经网络
呢?
python
、
pandas
、
machine-learning
、
keras
、
neural-network
我
有一个熊猫
数据
X_train与733999样本和5个特点。model.add(Conv2D(filters = 32, kernel_size = (5,5),padding = 'Same', activation ='relu',
input_shape
这是
我
遇到麻烦
的
第一层。所有的教程都使用了图像,它们只是在高度、宽度和通道
中
作为
input_shape
的
参数。
我</em
浏览 0
提问于2019-04-25
得票数 1
1
回答
如何
重构/重新格式化包含要馈送到Tensorflow
的
model.fit()
的
图像
的
熊猫
数据
帧?
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
computer-vision
在预处理一组要输入到Tensorflow
卷积
神经网络
的
图像时,
我
创建了一个具有两列
的
Pandas
数据
帧。第一个包含13200个1/255重新缩放
的
图像(特别是它们各自
的
训练/测试和类目录
的
文件路径),填充到
数据
帧
中
,这样,除非出现
我
即将显示
的
错误,否则应该为传统
的
sklearn test_train_spli
浏览 17
提问于2020-06-19
得票数 0
2
回答
我
的
卷积
神经网络
过
拟合
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
neural-network
最近,
我
构建了一个简单
的
卷积
神经网络
,用于手势图像识别,使用背景减法使手在屏幕上显示为黑色背景
的
白色形状。它在很大程度上是使用keras Conv2D构建
的
。
我
的
数据
集有1000张照片用于训练,100张照片用于验证和测试。奇怪
的
是,这个问题发生在第一个时期之后,在这个时期,模型
的
损失下降了很多。通常在第二个纪元开始时,它会从183这样
的
大数字下降到1。
如果
浏览 0
提问于2020-01-31
得票数 0
1
回答
为什么1x1
卷积
层在
神经网络
回归中进行特征约简?
tensorflow
、
machine-learning
、
neural-network
、
conv-neural-network
、
feature-selection
我
很想在这个问题上有一些见解--
我
试图
在文献中
找到
解释,但我很困惑。因此,
我
正在构建一个
神经网络
(使用Keras)来解决回归问题。
我
有500,000个样本,每个样本有20,000个特征,
我
正
试图
预测一个数值输出。想想看,根据房屋、庭院等
的
一系列数字
数据
来预测房价。这些特征是按字母顺序排列
的
,因此它们
的
相邻特征是相当没有意义
的
。当我第一次尝试创建一
浏览 1
提问于2020-04-23
得票数 2
回答已采纳
1
回答
TensorFlow,在CNN混乱
中
重塑
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
conv-neural-network
我
已经看到这个疑问发布了几次,但没有得到任何答案,至少
我
特别困惑,关于重塑是
如何
工作
的
,为什么它是必要
的
。
我
将尽量简短并切中要害。因此,
我
在TensorFlow文档
中
读到,当你实现细胞
神经网络
时,在将
数据
输入
卷积
层之前,需要对
数据
进行整形,因为
卷积
层接受4D张量,而不仅仅是元素列表(下载
的
训练
数据
)。
卷积
池过程
浏览 1
提问于2020-04-06
得票数 1
3
回答
CNN模型
中
Conv层输出尺寸
的
计算
neural-network
、
keras
、
conv-neural-network
、
keras-layer
在
卷积
神经网络
中
,
如何
知道特定conv层
的
输出?(
我
正在用keras来建立CNN模型) cnn.add,1)))
如果
我
使用二维conv层,其中number_of_filters=64,kernal_size=(5,100),
input_shap
浏览 5
提问于2017-04-20
得票数 5
回答已采纳
1
回答
TensorFlow:
如何
为表格(1-D)特征使用make
卷积
层?
python
、
tensorflow
、
conv-neural-network
使用Python语言中
的
TensorFlow,
我
创建了一个以一维数组作为输入
的
神经网络
。
我
想在网络
中
添加一个
卷积
层,但似乎无法使其工作。
我
的
训练
数据
如下所示: n_samples = 20features = np.random.random((n_samples, length_feature)) labels = np.array([1 if sum(e)>5 el
浏览 13
提问于2020-01-16
得票数 1
回答已采纳
3
回答
CNN与Python和Keras
python
、
keras
、
conv-neural-network
我
是机器学习和Keras
的
新手。
我
用Keras制作了一个
神经网络
,用于回归,如下所示:model.add(Dense(57, input_dim=44, kernel_initializeractivation='relu'))model.add(Dense(1, activation='linear'))
我
的</
浏览 0
提问于2018-08-27
得票数 2
回答已采纳
3
回答
减少
神经网络
中
的
过
拟合
python-3.x
、
classification
、
keras
、
conv-neural-network
我
已经写了一个小
的
神经网络
,用于对汽车和非汽车图像进行分类。
我
需要帮助来避免过度
拟合
。模型如下所示:model.add(Conv2D(8, 3, 3,
input_shape
=X.shape[1:]))model.add(BatchNormalization()) model.add(Conv2D(16, 3, 3,
浏览 0
提问于2017-06-23
得票数 2
1
回答
卷积
神经网络
(CNN)输入形状
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
conv-neural-network
我
是CNN
的
新手,
我
有一个关于CNN
的
问题。
我
对CNN
的
输入形状(特别是Keras)有点困惑。
我
的
数据
是不同时隙
的
2D
数据
(比方说10X10)。因此,
我
有3D
数据
。
我
将把这些
数据
输入到我
的
模型
中
,以预测即将到来
的
时间段。因此,
我
将有一定数量
的</em
浏览 10
提问于2020-02-11
得票数 4
回答已采纳
2
回答
单变量
数据
的
一维
卷积
python
、
convolution
我
有80名受试者
的
脑电
数据
集,3072个
数据
点和100个试验。这是一个单变量
数据
,它意味着只有一个渠道。
我
很困惑
如何
将这些
数据
提供给
卷积
神经网络
。大多数博客和教程都涉及多元
数据
。但是
我
是单变量
的
,
我
不知道
如何
前进
浏览 0
提问于2019-06-14
得票数 0
2
回答
keras
中
的
1d CNN音频
python
、
machine-learning
、
neural-network
、
deep-learning
、
keras
我
想尝试实现附加图像
的
神经网络
体系结构:因此,它必须从1500个时间样本中提取一块,将其通过1d
卷积
层(沿时间
浏览 0
提问于2018-02-04
得票数 6
1
回答
如何
知道在tensorflow.keras.layers.experimental.preprocessing?
中
增加了多少图像
python
、
tensorflow
、
keras
、
conv-neural-network
、
preprocessor
我
正在研究CNN对图像
的
分类,并使用
数据
增强来防止过
拟合
。
数据
增强
的
工作原理是损失函数减少,但我找不到有多少训练图像得到了增强。许多研究论文都谈到了增强因子。
如果
它是错误
的
,请告诉
我
它的确切含义是什么。下面是其中一个引用。)。
我
也想知道这件事。 ※参考(A.Krizhevsky,I.Sutskever,G.E.Hinton,ImageNet分类与深
卷积
神经网络
,在神经信息处理系统<
浏览 59
提问于2021-11-17
得票数 1
2
回答
CNN
中
多层膜
的
激活功能
cnn
、
activation-function
在最终完全连接
的
层上需要激活函数(例如sigmoid)。但是为什么在
卷积
层上也要应用激活函数呢?据我所知,激活函数只需要在最后一层上应用一次。
浏览 0
提问于2019-02-18
得票数 2
1
回答
卷积
神经网络
为什么适合图像处理?
卷积神经网络
卷积
神经网络
为什么适合图像处理?
浏览 196
提问于2022-09-08
1
回答
图像分类
中
的
放大系数
image-classification
、
image-recognition
、
convolutional-neural-network
如果
CNN对聚焦于某一物体
的
图像进行训练,它是否也能识别出图像
中
存在多个这样
的
物体?
如果
情况逆转,答案是否相同?也就是说,CNN对一束花图像
的
训练也能识别出单一
的
花图像吗?
浏览 0
提问于2018-09-25
得票数 1
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