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我试图通过获取每个模型的最后一个隐藏层，然后将它们连接在一起，然后将它们插入到元学习器模型(例如XGBoost)中，来堆叠我拥有的一些预先训练的模型。我遇到了一个很大的问题，必须多次处理我的数据集的每个图像，因为每个基本模型需要不同的处理方法。这导致我的模型需要很长时间来训练，而且是不可行的。
浏览 21提问于2021-11-12得票数 0
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我使用预先训练好的VGG-16模型进行图像分类。我正在添加自定义的最后一层，因为我的分类类的数量是10。我正在训练200个时期的模型。我的问题是:如果我在某个时期随机停止(通过关闭python窗口)训练，比如说第50个时期，然后从那里恢复，有没有办法？我读过关于保存和重载模型的</em
浏览 42提问于2018-08-25得票数 1
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我有一个VPGNet CNN模型的LMDB训练数据文件，它是在加州理工学院的车道数据集上预先训练好的。 我想在不同于训练数据集的新数据集上测试它。如何为新的测试数据创建LMDB。为了用预先训练好的网络进行测试，我需要修改prototxt文件吗？为了测试，我是否需要一个prototxt文件，或者有一个特定的命令。 谢谢
浏览 25提问于2019-02-21得票数 0
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从图像中，我必须检测并提取Printing registration symbol。它是一个可以在尺寸和比例上改变的符号，但始终具有相同的结构:一个十字和一个或多个同心圆。在检测到该符号之后，必须将其保存为矢量图像。 我见过很多用于文本检测的OCR，但对符号却一无所知。
浏览 35提问于2021-01-22得票数 0
有没有办法只使用Keras API来测试谷歌发布的名为'MobileNets‘的预训练图像分类模型？像ResNet50和InceptionV3这样的模型已经可以作为Keras应用程序使用，但我找不到在Keras中使用自定义tensorflow模型的文档。提前谢谢。
浏览 0提问于2017-06-24得票数 1
在mlxtend库中，有一个用于堆叠的集成学习元分类器，称为"StackingClassifier“。下面是一个StackingClassifier函数调用的示例：这里的meta_classifier是什么？它是用来做什么的？
浏览 3提问于2018-09-10得票数 2
是否投票系统选择了基本分类器的结果&那么元分类器在输入、整个分类器或只是误分类分类器时实际得到了什么？如果可以用一个简单的例子来解释整个机制，比如这个链接，那将是有帮助的。
提前谢谢。
浏览 1提问于2014-09-27得票数 3
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我有一个从RGB图像样本训练的模型，该样本将31x31像素区域作为输入，并为中心像素生成单一分类。我知道这可以通过将用于推断的图像分解成一吨更小<
浏览 26提问于2018-06-01得票数 -2
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我正在尝试使用H2O Java构建堆叠集成模型。
训练叠加集成模型
然后，我将这些模型</
浏览 0提问于2018-08-16得票数 0
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我想通过创建一个X个模型的集合来改进我的ResNet模型，取我训练过的X个最好的一个。就我所见，像打包这样的技术需要更长的时间来对图像进行分类，这在我的情况下真的不是一个选择。有没有办法在不增加所需分类时间的情况下创建一个集成？请注意，我并不关心增加训练时间，因为与可以进行大
浏览 0提问于2019-11-21得票数 2
我将在这里描述我的意图。我想通过tf-hub函数hub.module(bert_url，trainable = True)导入BERT预训练模型，并将其用于文本分类任务。我计划使用一个大型语料库来微调BERT的权重，以及几个输入为BERT输出的密集层。然后我想冻结BERT的层，只训练BERT之后的致密层。我怎样才能有效地做到这一点呢？
浏览 25提问于2020-03-29得票数 0
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我正在使用CNN处理一个分类问题，我的输入图像大小是64X64，我想使用预先训练过的模型，如VGG16、COCO或任何其他模型。但问题是预训练模型的输入图像大小是224X224。我该如何解决这个问题。是否有任何数据增强方法用于输入图像大小。
如果我调整输入图像的大小到224X224，那么图像很
浏览 0提问于2018-09-01得票数 10
我只是想知道对象检测API中可用检查点的“分类”和“检测”微调类型之间的区别。他们都有资格训练新奇的课程吗？从这样的训练中获得的检查点，可以用非常相同的pipeline.config进一步训练，或者它需要具有不同的微调类型？为了使问题更清楚，可以参考中提到的ckpts。深入代码可以发现，例如，CenterNet模型的一些类使用Center
浏览 1提问于2020-11-19得票数 2
我用Tensorflow-for-poets建立了一个图像分类模型。但是，我现在想在对象检测模型中使用经过训练的模型。我可以直接导入.pb文件吗?还是必须重新训练模型？KeyError：“名称'image_tensor:0‘指的是不存在的张量。图中不存在’image_tensor:0_image_tensor:0‘的操作。”
浏览 0提问于2019-06-17得票数 1
当我读到“用于句子分类的卷积神经网络”时，我注意到该论文实现了“CNN-非静态”模型--一个使用来自word2vec的预训练向量的模型，所有的单词--包括随机初始化的未知单词，和预训练向量对每个任务都进行了微调所以我只是不明白预先训练好的向量是如何对每个任务进行微调的。因为据我所知，输入向量是由word2vec.bin(
浏览 4提问于2016-10-18得票数 1
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我正在处理一个文本分类问题，也就是说，给定一些文本，我需要给它分配特定的标签。我试过使用Facebook的快速文本库，它有两个我感兴趣的实用程序：B)文本分类实用程序
然而，这些似乎是完全独立的工具，因为我找不到任何将这两个实用程序合并在一起的教程我想要的是能够通过利用单词向量的预训练模型
浏览 6提问于2017-12-07得票数 13
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我有一个来自Tensorflow OD的预训练CocoModel，并在kitti数据集上对其进行了重新训练。有没有人已经尝试过，并且知道张量的名称？
结果应
浏览 36提问于2018-07-04得票数 1
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我想使用Caffe和伴随着Caffe的googlenet网结构来训练一个基于我自己的图像数据的模型。我有14种分类。但是我确实只有大约250张用于训练的图像和80张用于测试的图片。够了吗？有没有办法找出我每堂课需要多少张图片？
浏览 3提问于2016-01-15得票数 2
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我用角码训练我的模型进行二值分类。我在ImageNet上使用了Resnet预器，我获得了95%的精度。在我的数据集中，我有9004张用于训练的图像分为两类，2250张用于测试的图像被分成两类。但是混乱矩阵给了我有人能帮我知道这个执政官的意思吗？
浏览 2提问于2020-04-13得票数 0
我有一个图像分类问题，其中类的数量随着时间的推移而增加，当创建一个新类时，我只用新类的图像训练模型。我知道用CNN是不可能做到这一点的，所以为了解决这个问题，我确实转移了学习，我使用了Keras预训练模型来提取图像的特征，但我没有用新的层替换最后一层(用于分类)，而是使用了能够增加类数量<em
浏览 97提问于2018-06-26得票数 2
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