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1
回答
如果我
训练
一
个
输出
层
由10
个
神经元组成
的
模型
,或者只
训练
一
个
有100
个
神经元
的
模型
,那么隐藏
层
的
权重是否存在差异?
machine-learning
、
deep-learning
、
artificial-intelligence
本质上,我没有足够
的
RAM来从零开始
训练
我想要
的
模型
,
同时
使用2000类。因为这个原因,我想知道我是否可以使用一
个
由200
个
神经元组成
的
输出
层
,然后用这200
个
类
训练
模型
,然后加载相同
的
权重,然后再用200
个
不同
的
类来
训练
模型
,直到我用所有的2000
个
类来<
浏览 3
提问于2022-08-07
得票数 -2
回答已采纳
1
回答
当
两个
模型
同时
对
不同
的
数据
进行
训练
时
,
如何将
层
从一
个
模型
传递
到
另一个
模型
?
python
、
machine-learning
、
keras
、
lstm
、
keras-layer
我有
两个
模型
,它们在
两个
不同
的
数据
集上
进行
训练
。但是我想用
不同
的
数据
训练
第二
个
模型
,它
的
初始点是第一
个
模型
的
最后一
个
退出
层
(附图显示了
两个
模型
的
架构)。我怎么才能做到这一点呢?
浏览 55
提问于2020-11-09
得票数 0
1
回答
用只有正面特征
的
标签来
训练
CNN
的
最佳策略是什么?
machine-learning
、
neural-network
、
convolution
、
labels
我有一
个
大型
的
图像
数据
库,这些图像只被部分标记为多个、非排他性特征或它们上
的
对象。例如,水下场景中可能有标签water、swimsuit和fish。
训练
CNN能够告诉
数据
集上丢失
的
标签
的
最佳策略是什么? 图像库上有23万张图像,但是考虑
到
多个标签是可能
的
,很难分辨出完全标记
的
图像
的
比例。我能够编写python代码,并设法使用keras在gpu上
的
mnist
浏览 0
提问于2018-01-29
得票数 3
回答已采纳
2
回答
“超级”优化概念
machine-learning
、
keras
、
tensorflow
、
optimization
我想知道为什么在常用
的
ML库中没有一
个
特性,比如Keras,它将许多
不同
的
层
和节点组合到多个
模型
中,并
同时
对
它们
进行
训练
,以便针对您
的
问题挑选出最佳
的
NN体系结构?例如,给定
训练
数据
、验证
数据
和损失函数,它比较一
个
由
两个
隐密
层
组成
的
模型
,每
浏览 0
提问于2019-12-02
得票数 1
回答已采纳
2
回答
如何使用现有的和更新
的
类
对
keras
模型
进行
微调?
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
classification
我有一
个
名人
数据
集,我想在其上
对
keras内置
模型
进行
微调。现在我需要
的
是,我
的
模型
学会识别名人面孔,
同时
也能够检测到它之前
训练
过
的
所有其他对象。最初,在imagenet上
训练
的
模型
具有1000
个
神经元
的
输出
层
,每个神经元代表一
个
单独
的
类。我
对</e
浏览 3
提问于2019-09-20
得票数 4
1
回答
预先
训练
的
模型
还是从零开始
进行
的
目标检测
训练
?
deep-learning
、
pytorch
、
conv-neural-network
、
object-detection
、
transfer-learning
我有一
个
由10k-15k图片组成
的
数据
集,用于监督目标检测,这与Imagenet或Coco有很大
的
不同
(图片更暗,代表完全
不同
的
事物,与工业有关)。目前使用
的
模型
是一
个
FasterRCNN,它以Resnet作为主干提取特性。能否
从一
个
阶段从零开始
训练
模型
的
骨干,然后在
另一个
阶段
对
整个网络<em
浏览 0
提问于2021-01-31
得票数 0
回答已采纳
2
回答
如何
训练
识别
两个
物体
的
模型
?
python
、
machine-learning
、
deep-learning
、
computer-vision
、
face-recognition
我有
两个
独立
的
模型
,一
个
用于面具识别,
另一个
用于人脸识别。现在
的
问题是,我
如何将
这两种
模型
结合起来,使其作为一
个
单一
模型
来执行,从而能够: maskSimultaneously 识别一
个
人是否戴着面具,如果他没有戴口罩,除了警告没有戴面具外,还能认出那个人是谁
浏览 1
提问于2020-06-26
得票数 0
3
回答
神经网络
训练
的
一种好方法
machine-learning
、
neural-network
、
deep-learning
、
conv-neural-network
我正在
训练
一
个
神经网络
模型
来区分橙子和石榴。在
训练
数据
集中,对象
的
背景(包括橙色和石榴)是相同和不变
的
。但是在测试
的
时候,物体
的
背景和我
训练
的
不一样。所以我首先怀疑
的
是, 其次,我
训练
的</
浏览 4
提问于2017-11-24
得票数 0
2
回答
在经过
训练
的
tensorflow keras
模型
中添加重新标度
层
(或任何相关
层
)
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
tf.keras
我用tensorflow 2.3
训练
了tensorflow keras
模型
。该
模型
以图像作为输入,但是
模型
经过了缩放输入
的
训练
,因此在将它们输入
到
模型
中之前,我们必须将图像缩放到255。当我们在各种平台上使用这个
模型
时
,我试图通过修改
模型
来简化它,只需在keras
模型
的
开头插入一
个
渐升
层
(即在输入之后)。因此,该
模型</
浏览 2
提问于2021-02-15
得票数 3
回答已采纳
2
回答
TensorFlow Keras CuDNNGRU
到
GRU转换
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
deep-learning
、
tf.keras
我在TensorFlow 1.14中构建了一
个
经过
训练
的
模型
,该
模型
使用(现在已被废弃
的
)
层
(在中
的
TensorFlow 2.0中可用),并且我正在尝试将旧
层
的
权重移植
到
一
个
使用构建
的
新TensorFlow2.0
模型
中,以获得一
个
等效
的
模型
。这样做
的
一
个
动
浏览 4
提问于2019-11-11
得票数 2
回答已采纳
1
回答
我能把伯特调成
不同
/不相关
的
任务吗?
bert
、
transformer
、
language-model
、
tokenization
在最初
的
伯特文件第3节(arXiv:1810.04805)中提到:我不知道我是否正确地理解了“
不同
”这个词
的
含义。
不同
的
意思是
不同
的
数据
集还是
不同
的
预测任务? 例如,如果我们用一
个
大
数据
集
浏览 0
提问于2020-10-30
得票数 1
回答已采纳
1
回答
创建图像分类
模型
python
、
neural-network
、
tensorflow
、
image-classification
我正在开发一
个
数据
集来分类面部表情。
数据
集有7
个
类,
训练
图像28000和测试图像7000。我创造了
两个
模型
然后,我认为由于
数据
集太大,我
的
模型
是过拟合
的
,我在每个类中随机
浏览 0
提问于2020-09-23
得票数 0
回答已采纳
3
回答
如何在PyTorch中修改经过预先
训练
的
火炬视觉
模型
以返回
两个
输出以
进行
多标签图像分类
python
、
conv-neural-network
、
pytorch
、
multilabel-classification
、
torchvision
输入:10
个
元音组,10
个
辅音组,图像
数据
集,每个图像中都有一
个
元音和一
个
辅音。 任务:从给定
的
图像中识别元音和辅音。方法:首先在图像上应用CNN隐藏
层
,然后应用
两个
平行
的
完全连接/密集
层
,其中一
个
在图像中
对
元音
进行
分类,
另一个
在图像中
对
辅音
进行
分类。Problem:我采用了像VGG或GoogleNe
浏览 1
提问于2019-07-10
得票数 3
1
回答
仅在4
个
班级中
的
2
个
班级
对
EfficientNet
进行
再培训
keras
、
tensorflow
、
image-classification
、
supervised-learning
EfficientNet
模型
被
训练
在3500张图像上,
进行
4级分类: A,B,C,而不是- with
的
精度达到0.985 -是别人而不是我。我
对
ML很陌生。所以我们有了这个
模型
,它运行得很好。对于这么小
的
数据
集,它有什么意义吗? 我已经将图像放入一
个
文件夹中,其中有4
个
子文件夹,每个类一
个
。
两个
是空
的
,
两个
是有图像
的
。使用Ker
浏览 0
提问于2020-02-24
得票数 0
2
回答
face_recognition库在后台是如何工作
的
?
deep-learning
、
face-recognition
、
dlib
该
模型
从图像中获取128
个
嵌入。为了检查
两个
面是否匹配,它检查这
两个
点之间
的
距离是否小于0.6。我不知道这两幅图像之间
的
距离意味着什么。根据我
的
理解,这是否意味着比较已知图像中两点之间
的
距离,以及在我们希望它识别的图像中
的
距离。我在网上找不到任何文件。请帮帮忙
浏览 3
提问于2020-07-16
得票数 1
回答已采纳
2
回答
如何将
两种
不同
的
机器学习
模型
结合起来,得到组合
的
结果?
machine-learning-model
为了进一步解释我
的
问题,我将解释我
的
用例。假设我有一
个
模型
,根据它
的
营养事实,它被
训练
成食物对于肥胖是多么
的
好/坏。另一种治疗高血压
的
模式。我希望将这些
模型
结合起来,以便能够预测
对
肥胖和高血压患者都有好处
的
食物。 我不想为这两种情况重新
训练
新
的
模式,因为我最终会增加更多
的
疾病,也不希望
对
每一种疾病组合
进行</e
浏览 0
提问于2020-07-01
得票数 1
1
回答
BERT嵌入SPARKNLP或BERT在拥抱面标记分类中
的
应用
nlp
、
bert-language-model
、
huggingface-transformers
、
johnsnowlabs-spark-nlp
目前,我
的
工作是生产一
个
新
的
模式在星火。我有一
个
当前
的
实现,即在TokenClassification头上使用Huggingface,但是由于性能有点慢,而且代价很高,所以我试图找到优化
的
方法。我检查了SPARKNLP实现,该实现缺乏经过预先培训
的
DISTILBERT,我是否认为有一种
不同
的
方法,因此出现了一些有关这方面的问题: Huggingface使用整个BERT
模型
,并为令牌分类添加了一
个
头这
浏览 2
提问于2020-10-30
得票数 2
回答已采纳
1
回答
对
提取
的
特征
进行
训练
的
神经网络是否与冻结
层
的
完整网络具有相同
的
精度?
machine-learning
、
neural-network
、
keras
、
optimization
、
feature-extraction
假设我在完全相同
的
数据
集上
训练
两个
神经网络。基本上,我通过VGG19
的
卷积
层
传递
所有
数据
,将最后一
个
卷
浏览 0
提问于2021-03-26
得票数 0
回答已采纳
1
回答
使用cifar 100
数据
预
训练
cifar 10网络
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
为了
进行
优化,您将使用来自CIFAR-100
数据
集
的
“bus”和“tiger”类
的
数据
。您
的
任务是了解如何
对
预先
训练
的
CNN
模型
进行
微调,使用
训练
数据
(我认为每个类有500张图像)“bus”和“tiger”类
对
网络
进行
微调,并使用相同2
个
类
的
测试
数据
(每个类100张图像)验证
浏览 3
提问于2019-11-14
得票数 2
1
回答
使用可
训练
的
权重组合相同维度
的
两个
张量,以获得最终
的
输出张量
deep-learning
、
neural-network
、
nlp
、
pytorch
、
question-answering
在处理与问答(MRC)相关
的
问题
时
,我实现了两种
不同
的
架构,它们独立地给出了
两个
张量(令牌上
的
概率分布)。这
两个
张量都是维度(batch_size,512)。我希望获得表单(batch_size,512)
的
最终输出。如何使用可
训练
权重组合
两个
张量,然后根据最终预测
训练
模型
?编辑(附加信息): 因此,在我
的
NN
模型
的
前向函数中,我
浏览 5
提问于2020-06-21
得票数 0
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