预测和类激活映射仅适用于某些图片
预测和类激活映射是深度学习中的两个重要概念，用于理解和解释卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中的工作原理。
预测是指使用训练好的CNN模型对输入图片进行分类或回归预测。CNN模型通过学习大量的图像数据，可以自动提取图像中的特征，并将其映射到不同的类别或数值。预测结果可以告诉我们输入图片属于哪个类别或具体数值。
类激活映射（Class Activation Mapping，CAM）是一种可视化技术，用于可视化CNN模型在预测过程中对输入图片的关注区域。CAM可以帮助我们理解CNN模型是如何基于图像的不同区域进行分类决策的。通过CAM，我们可以可视化出CNN模型对于不同类别的激活区域，从而得知模型对于不同类别的关注点。
CAM的应用场景包括图像分类、目标检测、图像分割等任务。通过CAM，我们可以了解CNN模型在不同任务中对于不同类别的关注区域，从而进一步优化模型的性能。
腾讯云提供了丰富的云计算产品和服务，其中与图像处理和深度学习相关的产品包括：
- 腾讯云图像处理（Image Processing）：提供了图像识别、图像审核、图像搜索等功能，可以帮助用户快速实现图像处理需求。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/ti
- 腾讯云机器学习平台（Machine Learning Platform）：提供了深度学习框架、模型训练和推理服务，支持图像分类、目标检测等任务。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/ti
- 腾讯云智能图像（Intelligent Image）：提供了图像识别、图像审核、图像搜索等功能，可以帮助用户实现图像处理和分析需求。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/ti
通过使用以上腾讯云产品，用户可以方便地进行图像处理、深度学习模型训练和推理，从而实现预测和类激活映射等相关任务。
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我在试着理解神经网络的隐藏层。输入层部分介绍了在将信息传递到出现关注点的隐藏层之前使用的步骤。
输入层：
根据我的理解，神经网络的第一步是通过选择“最佳”线性函数来加权输入。
Methods用于寻找最优权重(可能与问题无关)：
对于求解二次极小化问题的最优权问题，我通常是这样做的:通过求凸的全局极小(这种情况下，$A$是基矩阵，$b$是理想向量)函数(因为每个临界点都是全局最小值)或正交投影方程(因为误差正交于基的列空间，它们的点积给出了方程- $A^T(Ax-b$)，它等于$x$：$x =(A^TA){-1}A^Tb。
一旦找到了最佳的线性系数(比如$m$作为斜率，$c$作为偏差)，下一步就
浏览 0提问于2018-07-07得票数 0
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我有一个模型： const hidden = tf.layers.dense({
units: 8,
inputShape: [58, 8, 8],
activation: 'sigmoid'
});
const output = tf.layers.dense({
units: 1,
activation: 'softmax'
});
var model = tf.sequential({
layers: [
hidden,
output
]
}); 现在我希望输出在-1和1的范围内，我该如何实现呢？
浏览 22提问于2019-06-24得票数 0
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1回答
https://machinelearningmastery.com/multivariate-time-series-forecasting-lstms-keras/
我试图使用一个略有不同的数据集来遵循本教程的代码，其中预测值为0或1:是否存在某物。我的数据是连续时间序列数据，还有其他连续变量是输入。在大多数情况下，sans列号和名称，我的代码与该教程中的代码几乎相同。然而，我的预测值在情节中如下所示：
📷
在改变这条“密集”线时：
model.add(Dense(1))
转入：
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
以及编译行
浏览 0提问于2020-07-17得票数 0
我用熊猫来使用.txt文件和flow_from_dataframe来帮助我读取文件夹中的图片。
这是我的密码：
import keras
import pandas as pd
from keras_preprocessing import image
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
datagen = image.ImageDataGenerator(rescale=1./255)
data = pd.read_csv('/directory/clipart_train.txt', sep
浏览 1提问于2019-02-21得票数 0
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Keras多输入CNN只预测一类
、、、、
更新:问题得到解决(部分)？
有人能解释一下为什么这会产生如此巨大的差异吗？
我修改了以下内容：
output = Dense(3, activation='softmax')(batchnorm)
model = Model(
inputs=[model_one_input, model_two_input],
outputs=output
)
至
output = Dense(3)(batchnorm)
softmax = Activation("softmax")(output)
model =
浏览 3提问于2022-01-06得票数 0
我使用python的DecisionTreeRegressor()基于一个连续的预测器来分割数据，而且效果很好。在目前的项目中，我被要求使用分类数据作为预测器。预测器-工业领域，响应-收入。在使用DecisionTreeRegressor()时会抛出错误
“无法将字符串更改为浮动:行业域”。
你能提出解决这个问题的办法吗？
浏览 4提问于2015-04-07得票数 0
predict和predict_class函数在keras中有什么区别？
为什么Model对象没有predict_class函数？
浏览 0提问于2018-07-17得票数 26
2回答
我一直在尝试用CNN制作一个图像分类器。我的数据集中有2300张图片和两类:男性和女性。下面是我使用的模型：
early_stopping = EarlyStopping(min_delta = 0.001, patience = 30, restore_best_weights = True)
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(256, (3, 3), input_shape=X.shape[1:], activation = 'relu'))
model.add(tf.kera
浏览 4提问于2020-12-11得票数 2
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我正在尝试修改教程，使其仅检测一个类，比如检测图像是否包含小猫。
这是我代码的预测部分：
y_conv=tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2)
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y_conv), reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax
浏览 2提问于2016-08-28得票数 3
2回答
我目前正在使用下面的bash命令从一个大型多级目录中提取图片：
find . -name \*.jpg -exec cp {} /newdir_path_.. \;
然而，所有图片存储在以下三个版本：
xxx-LD.jpg
xxx-SD.jpg
xxx.jpg
我只想提取xxx.jpg图片，而不是LD和SD.应该如何修改我的命令以执行这样的提取？
浏览 0提问于2018-10-12得票数 0
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我使用谷歌地图api自动完成的地方。
所有事情都在本地主机上工作，但是当我在服务器上发布和上传它时，它不会发生work...Why吗？位置的下降没有显示出来。
以下是我的HTML：
<input type="text" id="autocomplete">
这是我的JS：
<script src="https://maps.googleapis.com/maps/api/js?sensor=false&libraries=places"></script>
<script>
var
浏览 2提问于2016-07-06得票数 2
1回答
在我使用张量流的第一次尝试中，我遵循了二进制图像分类教程。
我能够很好地遵循教程，但随后我想尝试更仔细地检查结果，也就是说，我想看看模型对测试数据集中的每个项目做出了什么预测。
简而言之，我想看看它会预测什么“标签”(1或0)适用于给定的电影评论。
所以我试着：
results = model.predict(test_data.batch(512))
然后
for i in results: print(i)
这让我接近了我所期望的。包含25,000个条目的列表(每个电影评论一个条目)。
但是数组中每一项的值并不是我所期望的。我希望看到一个预测的标签，所以0(表示否定)或1(表示肯
浏览 21提问于2020-05-31得票数 0
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我一直试图按照“猫对狗”教程构建一个keras模型，但不幸的是，我总是得到相同的输出类"cat“。我知道有几个帖子，人们有同样的斗争。我试过每一种方法，但我仍然不知道我做错了什么。我的一位朋友告诉我，我没有正确地给这些类贴上标签，因为我的准确率是根据每个类的图像数量变化的，但我在教程中看到，如果我有使用"flow_from_directory“方法的子目录，它已经根据我文件夹的名称给我的类贴上了标签，如果有人能告诉我我在这里做错了什么，那会很有帮助的。下面是我的原型的一个小代码示例：
# MODEL CONSTRUCTION --------------------------
浏览 0提问于2018-08-06得票数 0
2回答
我正试着从一张照片中预测年龄。我在下面构建了模型，但问题是，在拟合模型时，我得到了非常大的loss值，而且accuracy值很低。
我认为问题是选择了错误的损失函数(这里是mean_squared_error)。这里有什么问题吗？
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
X = X.reshape(-1, image_size[0], image_size[1], 1)
model = keras.models.Sequential()
model.add(keras.layers.Conv2D(32, (5, 5), ac
浏览 0提问于2019-06-08得票数 2
2回答
准确率始终为零
、、、
我想使用八个特征来预测目标特征，当我使用keras时，我得到的准确率总是为零。我是机器学习的新手，我很困惑。
我尝试了不同的激活，我认为这可能是一个回归问题，所以我使用‘线性’作为最后一个激活函数，结果发现精度仍然是零
from sklearn import preprocessing
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
# Step 2 - Loa
浏览 0提问于2019-10-08得票数 0
我正在尝试将VIM设置为像其他编辑器一样，只在选定的文本区域显示特殊字符(制表符、空格)，如下所示：
如果我在我的.vimrc中设置这个
set list
set listchars=tab:——,trail:⋅,nbsp:⋅
特殊字符将在整个文件中可视化。我的问题是:我如何才能像附件中的图片那样显示特殊字符？(仅选定区域)
浏览 1提问于2014-04-08得票数 0
2回答
我希望能找到一个答案来澄清我的疑虑。我以这种方式创建了一个convolutional-autoencoder：
input_dim = Input((1, 200, 4))
x = Conv2D(64, (1,3), activation='relu', padding='same')(input_dim)
x = MaxPooling2D((1,2), padding='same')(x)
x = Conv2D(32, (1,3), activation='relu', padding='
浏览 4提问于2020-09-14得票数 2
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对于二进制DNN，输出是y_0 + y_1 = 1，因为它们是概率分布，因此之和必须等于1。然而，我被告知，y_1足以表示DNN的输出，其中：
y_1 = \frac{e^{h_1}}{{e^{h_0} + e^{h_1}}}
因此，h = h_1 - h_0，为什么作为最终输出的y现在可以表示为y = \sigma(h)，其中\sigma是sigmoid函数。有谁能解释一下原因吗？它是如何衍生到y = \sigma(h)的地步的？
浏览 0提问于2019-05-22得票数 0
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1回答
np.set_printoptions(suppress=True)
epochs = 50
batch = 60000
learning_rate = 3
B1 = np.random.randn(30, 1)
B2 = np.random.randn(10, 1)
W1 = np.random.randn(784, 30)
W2 = np.random.randn(30, 10)
for i in range(epochs):
X, Y = shuffle(X, Y)
c_B1 = np.zeros(B1.shape)
c_B2 = np.zeros(B
浏览 1提问于2019-11-04得票数 0
1回答
我试着用大约700张图片和35个有代码行的课程训练CNN模型，不知道我错在哪里，以及当我完成训练时如何打印和检查结果。我已经咨询过这些方法，但是只有两个类，并且使用if- there表单，所以我不知道它将如何与许多类一起工作。
model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(16,(3,3),activation = 'relu',input_shape = (200,200,3)),
tf.keras.layers.MaxPool2D(2,2),
#
浏览 6提问于2022-07-24得票数 1
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我是机器学习的新手，我想我会从科拉斯开始。在这里，我将电影评论分类为三类(正为1，中性为0，负为-1)，使用二进制交叉熵。所以，当我试图用tensorflow估计来包装我的keras模型时，我得到了误差。
守则如下：
import tensorflow as tf
import numpy as np
import pandas as pd
import numpy as K
csvfilename_train = 'train(cleaned).csv'
csvfilename_test = 'test(cleaned).csv'
# Read .csv
浏览 3提问于2020-08-12得票数 2
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我正在学习使用Keras设计卷积神经网络。我开发了一个以VGG16为基础的简单模型。我在数据集中有大约6类图像。这是我的模型的代码和描述。
model = models.Sequential()
conv_base = VGG16(weights='imagenet' ,include_top=False, input_shape=(IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, 3))
conv_base.trainable = False
model.add(conv_base)
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.De
浏览 2提问于2017-08-04得票数 7
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2回答
我使用Jboss 7.1.1和Weld 1.1.10。
我有一个包括两个罐子的战争。在api.jar中我有接口，在impl.jar中我有接口的实现。
api.jar：
public interface MyInterface {
public void myMethod();
}
impl.jar：
public class MyClass implements MyInterface {
public void myMethod() {
System.out.println("This is my implementation");
}
浏览 0提问于2014-04-07得票数 5
1回答
我有一个小小的技术问题，是不是也可以这样调用：
public static strictfp double myMethod(double phi){
return Math.exp(phi);
}
或者：
public static double myMethod(double phi){
return StrictMath.exp(phi);
}
或者strictfp关键字只适用于方法中使用的+ - * /的基本算术运算？
浏览 0提问于2011-07-21得票数 4
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1回答
我试图用Python (Tensorflow作为主干)来解决回归问题，在这里，我试图根据我使用Python API从谷歌地球引擎获取的一个8维卫星图像(23x45像素)来预测一个y值。我目前有280张图片，我增加到2500张图片使用翻转和随机噪声。数据是标准化和标准化的，我只删除了带零的离群点和图像。
我测试了许多CNN-架构，例如：(Convolution2D(4,4,3)，MaxPooling2D(2,2)，稠密(50)，辍学(0.4)，密集(30)，辍学(0.4)，密集(1)
这导致了一种奇怪的行为，预测值主要在两个不同的组或组中(每个组的方差很小)。真实值的方差要高得多。见下图。
我选
浏览 2提问于2020-12-16得票数 0
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有没有一种方法可以将CICS bms文件转换为EPIScreenRecord JAVA类，就像BMSMapConvert将bms文件转换为xxxMap和xxxScreenHandler JAVA类一样？谢谢。
浏览 4提问于2017-01-11得票数 0
2回答
找到信号的基频
、、、、
我有1000个数据集，每个数据集包含8000个信号振幅和一个标签--这个信号的基本频率。建立神经网络预测新信号基频的最佳方法是什么？
例如，：
基本freq：75.88206932 Hz
数据片段：
-9.609272558949627507e-02
-4.778297441391140543e-01
-2.434520972570237696e-01
-1.567176020112603263e+00
-1.020037056101358752e+00
-1.129608807811322446e+00
4.303651786855859918e-01
-3.9369560
浏览 0提问于2019-03-13得票数 0
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2回答
以下是更新后的代码。我的问题是"results“的输出。为了可读性，我将在下面以格式发布。
library("neuralnet")
library("ggplot2")
setwd("C:/Users/Aaron/Documents/UMUC/R/Data For Assignments")
trainset <- read.csv("SOTS.csv")
head(trainset)
## val data classification
str(trainset)
浏览 1提问于2014-11-17得票数 1
1回答
大家好，我正在使用R中的一个神经网络包，我使用三个'x‘变量来预测'y’变量。我处理的时间序列数据与82个观察。我把数据集分为训练集和测试组。利用“计算”函数，对测试数据进行了神经网络拟合模型的测试。然而，我想预测到未来的时期，有no x数据在手。我正在尝试使用“预测”功能。在R.中，是否有任何方法使用神经网络软件包的预测功能，我感谢在这方面的任何帮助。查找下面的R代码：
## Creating Training (1:72) and Test Slices (73:82)
library(caret)
timeSlices <- createTimeSlices(1:n
浏览 1提问于2015-11-23得票数 0
1回答
我一直在研究一个用来制作对象分类器的指南。我的分类器的工作是确定它所看到的图像是否是动画，因为我想将它集成到一个机器人中，在小组聊天中将动画标记下来。训练后网络输出的图表显示出良好但可改进的结果，但分类脚本似乎一点也不准确。我的数据集是1000张图像，。正如您所看到的，val_loss值是相当可行的，但不稳定。
我正在输入经过训练的模型2图像，以便在训练和保存重量、图像和图像之后测试它。该模型预测0.37%的动画为室内植物，0.00%的动画为动画照片。这些照片在视觉上与它们各自的数据集相似，这些数据集是“动画”和“其他”(包括汽车、植物、房屋和其他“随机”物体的图像)。这些图像是由其子文件夹标
浏览 2提问于2020-06-13得票数 2
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所以我手头有个CNN的任务。假设我有一个数据集，其中包含许多类的图片、它们的属性和子属性等等。
什么是最先进的/我们如何设计一个系统，它首先预测这个类，然后基于这个类的属性，例如鸟类的爪子，而不是人类的爪子等等。
这样的系统是如何设计的，资源利用率最低？
注意:我的问题不是关于类和属性的预测，而是一个系统的设计，它将预测类，然后预测属于类的特定属性等等。
浏览 0提问于2018-08-02得票数 2
我一直在研究tensorflow模型，该模型使用动量指标预测股票市场的短期积极和负面趋势。我已经建立了模型，在过去的32个时间步骤中，每个指标都包含一个32x7矩阵。如果价格在最后一步后上涨，标签为1，如果保持不变或减少，则为0。
我有一个定制的度量函数，它输出每个时代的预测值和真值，我发现真值不是0或1，它们在7左右徘徊。对于二进制分类，这是没有帮助的，因为所有的预测也将徘徊在~7。有人能向我解释一下是什么原因导致模型以这种方式改变标签吗？
这是模型和前10个时代的截图供参考。
def true(y_true, y_pred):
return y_true
def pred(y_true
浏览 3提问于2021-04-01得票数 0
1回答
Keras怪异预测中的多层感知器
、、、、
我正在使用R中的Keras来预测金融序列。我需要用2个隐藏层训练MLP，每个隐藏层有40个神经元来预测股票价格。目标数据由股票价格组成，而训练数据由该价格的四个滞后部分组成。
input_data看起来像这样：
price_lag_4 price_lag_3 price_lag_2 price_lag_1 price
2018-04-13 157.73 161.21 160.28 162.21 161.37
2018-04-16 161.21 160.28 162.21
浏览 0提问于2018-04-25得票数 0
5回答
我正在运行CNN的左和右鞋印分类。我有19万张训练图像，其中10%用于验证。我的模型如下所示。我得到所有图像的路径，读取它们并调整它们的大小。我将图像规范化，然后将其与模型相匹配。我的问题是，我坚持了62.5%的训练准确性和损失约0.6615-0.6619。我做错什么了吗？我怎么才能阻止这一切的发生？
只需注意一些有趣的要点：
我首先在10个图像上测试了这个问题--我有同样的问题，但将优化器更改为adam，并将批处理大小更改为4有效。
然后，我测试了越来越多的图像，但每次我都需要改变批次大小，以提高准确性和损失。对于10,000张图片，我必须使用批处理大小为500和优化器rms
浏览 8提问于2017-04-28得票数 15
我构建了一个有3个类的CNN音频分类器。我的问题是他们有3个以上的类别，例如第四个类别可能是“噪音”。因此，当我调用be预测时，这3个类的总和总是1。 prediction = model.predict([X]) 有没有可能提取每个类别的精度，使这些精度的总和小于1？
浏览 25提问于2020-04-14得票数 1
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我试图使用Keras来评估多类问题上机器学习模型的性能。地面真理和模型的预测都在标签上。虽然从keras.metrics.Accuracy创建实例并使用实例来计算精确度相当容易，但对于精确性似乎还有另一个定义。我对这些定义感到困惑。
假设有五个类标记为0、1、2、3、4，并且有四个样本。基本的真理标签是yt = [[1], [2], [3], [4]]，预测是yp = [[0], [2], [3], [4]]。然后，使用下面的代码来计算精确度是很简单的：
m = keras.metrics.Accuracy()
accuracy = m(yt, yp).numpy()
这是因为每4个样本中就有
浏览 6提问于2022-08-23得票数 0
我将向云存储导出一个BigQuery ML模型，然后将得到的tensorflow模型导入到顶点ai。
已部署的模型使用的阈值为0.5。
如果我在BigQuery中做预测，我会使用ML.predict和STRUCT(0.05作为阈值)。我如何告诉顶点AI以同样的方式通过所有输入请求的阈值？
浏览 2提问于2022-08-30得票数 0
这是我的udacity自动驾驶汽车模型！ model = Sequential()
model.add(Lambda(lambda x: x/127.5-1.0, input_shape=(64,64,3)))
model.add(Conv2D(3, 1, 1, activation="elu"))
model.add(Conv2D(32, 3, 3, activation='elu'))
model.add(Conv2D(32, 3, 3, activation='elu'))
model.add(MaxPooling2D((2,2), st
浏览 23提问于2019-03-04得票数 0
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1回答
原始数据集如上文所示。CO(ppm)是因变量。
model = Sequential()
#First Hidden Layer
model.add(Dense(64, activation='relu', kernel_initializer='random_normal', input_dim=19))
#Second Hidden Layer
model.add(Dense(4, activation='relu', kernel_initializer='random_normal'))
#model.add(
浏览 3提问于2020-10-09得票数 0
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我在FluentNHibernate中有一个HasMany关系的映射，我想在它上面指定一个表来覆盖默认的表，nHibernate将在这个表中查找我拥有许多对象的那些对象。这有意义吗？
假设我有一个发票表和一个InvoiceItems表，还有一个名为InvoiceItemsTwo的表。
我有一个用于发票的类和一个用于InvoiceItems的类，它们的映射非常简单。我想在我的发票映射中指定，它应该在InvoiceItemsTwo而不是默认的InvoiceItems中查找它的项目。
因此，我的关系映射如下所示
HasMany(c => c.InvoiceItems).Cascade.Save
浏览 1提问于2011-04-01得票数 1
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1回答
流动自动标记
、、、
我想知道如何对图像进行自动标注。
我试过tensorflow并训练过几次模型。首先，它是相当好的分类。但现在，我需要做自动标记。
使用tensorflow，预测结果总是1。
例如，如下所示：
xxx.jpg预测结果：-猫= 0.822 -狗= 0.177 -鹿= 0.001，之和总是1.
我想要的是这样的：
xxx.jpg预测结果：-猫= 0.901 -狗= 0.811 -鹿= 0.991
因为在xxx.jpg中可能有猫、狗和鹿在同一张图片中。就像克拉里法伊()那样。
我想知道实现这一目标的基本概念是什么？
谢谢。
浏览 0提问于2017-05-03得票数 0
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2回答
按即插即用BIOS分配资源
、、、、
即插即用BIOS规范说，如果您有一个PnP BIOS，它可以配置硬件.
这意味着BIOS读取所有设备的资源需求并对其进行配置(将总线-资源分配给它们)。
PnP是否总是为嵌入/集成在主板上的设备分配资源(即分配I/O或内存地址和irq)？
是否会出现PnP BIOS(即$PnP结构)，总是将资源(I/O和内存地址)分配给mobo(即嵌入/集成在mobo上)和PCI扩展卡上的所有设备。
尽管BIOS可能不知道如何“配置”非嵌入式设备(即未嵌入到mobo上的设备)，并且只配置嵌入/集成在mobo上的设备，但它“应该”分配地址(I/O和内存)和irq，以避免在使用DOS之类的非PnP操作系统时发生冲
浏览 4提问于2012-07-28得票数 1
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我正在尝试用javascript在电子上使用这个WinRT应用程序接口代码。有没有办法实现它？我见过NodeRT和原生插件，但"Windows.UI.ViewManagement“不可用。 代码： Windows.UI.ViewManagement.ApplicationView.GetForCurrentView().IsScreenCaptureEnabled = false;
浏览 6提问于2020-09-05得票数 1
我是Keras的新手，如果这个问题很愚蠢，我很抱歉。
我在这里找到了执行多类语义分割的deeplabv3+模型。我需要将这段代码调整到另一个目的，因为我需要在医学图像上执行二进制语义分割。改成这样对吗
NUM_CLASSES = 20
NUM_CLASSES = 1？
如果我把NUM_CLASSES = 2，我得到一个关于logits和标签之间不匹配的错误。
关于损失函数，代码行是loss = keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
我想把它改成
损失= keras.losses.BinaryCrossentro
浏览 25提问于2021-09-27得票数 0
3回答
关于神经网络的不同结构
、、、
https://www.mathworks.com/help/deeplearning/ref/fitnet.html是我为理解将数据拟合到函数所遵循的教程。我对结构和术语几乎没有疑问，它们如下：
1.模型和隐藏层数
所谓隐藏层，是指输入和输出之间的一层。如果层数=1，有10个隐神经元(如第二个图所示)，那么本质上是一个称为MLP的神经网络。我的理解正确吗？总体而言,
如果隐藏层数= 0，则称NN为感知器。
如果隐层数为>=1但小于3，则神经网络成为MLP。链接中的图片是否是MLP的图片，因为它包含一个由10个神经元组成的隐藏层？
如果隐藏层数>3，则称为深度神经网络--即深度学习
浏览 0提问于2019-10-10得票数 2
回答已采纳
我有一个网络，它接受一个256x256x128输入图像，它有一堆三维卷积层和三维转置卷积层，最终成为128x128x64重建图像。
而且运作得相当好。但是在试图改进它的过程中，我遇到了对卷积缺乏基本理解的问题。
我希望网络能够“交叉参照”，比如左上角的区域和右下角的区域，以帮助重建。但是由于网络是纯粹的卷积(以及批规范和relus)，最小的层只有128,128,64，内核大小是最大的3，3,3,3；我假设网络永远没有机会查看上下文的“整体”输入图像。
如果我是对的，有什么标准的方法来启用这个吗？例如，网络中间的一个完全连接的层？
浏览 0提问于2022-11-03得票数 0
我正在使用minmax scaler来缩放X，Y数据。我看到一些人只是分别缩放x和y，如下所示： from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
sc=MinMaxScaler()
X=dataset.iloc[:,0:13]
y=dataset.iloc[:,13].values
Xnorm=pd.DataFrame(data=sc.fit_transform(X))
yshape=pd.DataFrame(data=y.reshape(-1,1))
ynorm=pd.DataFrame(data=sc.fit_transform(yshape
浏览 36提问于2021-07-31得票数 0
1回答
我正在试着做一个视频分类。但是当我使用softmax和categorical_crossentropy时，我得到了错误的ValueError: Shapes (None, 2) and (None, 101) are incompatible。
我看到了另一个解决方案来解决这个问题，我把softmax改成了sigmoid，把分类改成了二进制交叉熵。现在我得到了这个错误。
ValueError: logits and labels must have the same shape ((None, 101) vs (None, 2))
我是计算机视觉和深度学习的新手，所以我不能马上发现错误。有没有
浏览 0提问于2021-02-05得票数 1
我最近注意到，我可以拥有并使用Tensorflow模型，该模型具有任意数量的输出，即使预测值只是一个真实值。例如，我可以有16个输出的模型，只有一个真正的目标值，然而，模型仍然没有错误的正常训练。
我的问题是，在比较输出和目标值时，Tensorflow如何处理输出的不正确大小。怎样才能计算损失呢？它是试图使每个输出尽可能接近目标值，还是做某种平均？
浏览 7提问于2021-12-16得票数 1
我创建了一个黑白图片库(使用CSS的属性filter: grayscale())。
如果用户点击其中一张图片，我希望这张图片能显示它的实际颜色。
我编写了以下代码，但是，我不知道如何避免硬编码和创建一个枯燥的代码(因此，如果我添加50张图片，我不需要添加额外的代码)。
请帮帮忙。
$('document').ready(() => {
$('img').click(() => {
if ($('img').is("#1")) {
$('#1').css("filter
浏览 3提问于2021-02-21得票数 1
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