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回答
CNN
模型
预测
任何
输入
的
相同
输出
、
、
、
、
.:prediction = classes[i] print(prediction) 我
的
模型
对
任何
输入
都提供
相同
的
输出
。错误和警告已删除,但
输出
仍保持不变。早些时候,
模型
在删除警告之前给出了
相同
的
值‘A’(示例),在删除警告之后,
模型
给出了
相同
的
值'B‘。我不知道我
的
代码中
的</em
浏览 21
提问于2021-05-10
得票数 0
1
回答
有人能解释或总结一下不同类型神经网络下keras
的
输入
形状吗?
、
我是python keras
的
新手。随着对Keras
的
理解,我对Keras
的
输入
形状感到困惑。我觉得在不同
的
神经网络下,我需要将我
的
数据重建成不同
的
形状。例如,如果我正在构建一个简单
的
ANN,我
的
训练数据应该是像m,n这样
的
矩阵,m是样本
的
数量,n是特征
的
数量。但最近我正在学习一维卷积神经网络。我想知道有没有不同神经网络
的
training_data形状
的<
浏览 7
提问于2019-08-26
得票数 0
1
回答
一维
CNN
方法能应用于实时时间序列分类吗?
、
、
、
所以我得到了一个带有形状
的
EEG数据集(数据点,19),每一行
的
形状(1,19)代表1秒
的
EEG。 我读到了许多关于脑电分类
的
研究,这些研究采用了多种深度学习方法,而一维
CNN
就是其中之一。我
的
问题是,对于我
的
数据集,1D-
CNN
的
输入
必须有多行数据,例如(50,19),这样它就可以过滤
输入
矩阵。但是我想逐行
预测
新数据((1x19)形状),1D-
CNN
能用这个<e
浏览 0
提问于2020-06-22
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何利用
CNN
的
输出
作为自动车辆中另一个人
的
输入
、
、
、
我正在开发一个使用3个
CNN
的
微型自动驾驶汽车和一个使用这种方法
的
摄像头传感器。最后一个
CNN
检测到交通标志,例如左转,右转,停。如何使用这个
输出
来修改第一个
CNN
绘制绿线
的
方式。关于如何连接这三
浏览 1
提问于2018-04-29
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何将
CNN
模型
一分为二并合并?
、
、
、
、
我想从一个
CNN
模型
创建两个独立
的
CNN
模型
。让我将其命名为
CNN
-A和
CNN
-B。在
预测
期间,原始
输入
数据集被馈送到
CNN
-A。
CNN
-A
的
输出
被馈送作为
CNN
-B
的</em
浏览 1
提问于2021-06-09
得票数 0
1
回答
使用
CNN
检测数据集中
的
不正确标签图像
、
、
、
、
我想要做
的
是训练一个
模型
来识别在我
的
数据集中被错误标记
的
图像,例如,在一种狗类中,我可以找到猫
的
图像,我想要一个
模型
来检测所有在错误类中
的
图像。有没有人试过这样做有更多
的
细节,或有人有
任何
想法?
浏览 0
提问于2022-05-03
得票数 0
1
回答
多
输入
模型
中
的
ValueError
、
、
、
、
我正在创建一个多
输入
模型
,其中我连接一个
CNN
模型
和一个LSTM
模型
。lstm
模型
包含最后5个事件,
CNN
包含最后一个事件
的
图片。两者都被组织起来,使得numpy中
的
每个元素k与5个事件和相应
的
图片相匹配,
输出
标签也是如此,
输出
标签是应该由
模型
预测
的
“下一个”事件。= Model(inputs, x) 这将创建
CNN</
浏览 2
提问于2020-05-01
得票数 0
回答已采纳
1
回答
一旦
CNN
被训练出来,它
的
输出
应该是确定性
的
吗?
、
、
我刚刚用Tensorflow/Keras训练了一个
CNN
,并将其保存为
模型
。我多次尝试通过它运行大约1000个
输入
,每次得到
的
预测
精度略有不同。准确性很好,我不关心性能;然而,我认为
CNN
模型
一旦训练,就应该是确定性
的
。也就是说,
任何
输入
都将始终以
相同
的
方式分类。难道不是这样吗?
模型
一旦训练就可以
预测
的
方式是否存在可变
浏览 0
提问于2019-08-11
得票数 3
2
回答
堆叠可增强卷积神经网络
、
、
、
、
我有一些预先训练
的
模型
,我想把它们堆叠在一起。我
的
输入
是一个(224,224,3)图像,大约1000个图像。我
的
y是一个(1000,2)形状,类似于(0,1,1,0,0,1...1,0)。这是
CNN
base_Neural_Net=MobileNetV2(input_shape=(224,224,3), weights='imagenet', include_top=False) Mobile_V2
浏览 27
提问于2021-08-24
得票数 0
4
回答
卷积神经网络训练
、
、
、
、
我有一个关于卷积神经网络(
CNN
)训练
的
问题。 我已经成功地使用tensorflow训练了一个网络,它接受一个
输入
图像(1600像素),并
输出
三个匹配它
的
类中
的
一个。用训练好
的
类
的
变体测试网络得到了很好
的
结果。然而,当我给它一个不同
的
第四图像(不包含
任何
经过训练
的
3图像)时,它总是返回一个随机匹配到其中一个类。我
的
问题是,我如何训练网络来分类图像不属于这三个训练图
浏览 6
提问于2017-11-17
得票数 0
1
回答
微生物识别和分类
的
机器学习算法
、
、
、
bio.libretexts.org/Bookshelves/Microbiology/Book%3A_微生物学_(无限)/1%3A_引言_至_微生物学/1.2%3A_微生物_和_这个_世界/1.2A_类型_
的
_
输入
数据集:以gif,jpg格式显示所有病毒和细菌
的
图像。通过使用Adobe网页设计软件或
任何
其他图像编辑软件添加适当
的
标签名称来修改所有七种微生物数
浏览 0
提问于2020-10-18
得票数 -1
回答已采纳
1
回答
用
CNN
/LSTM/RNN进行分类
、
、
我
的
数据集有大量
的
数值
输入
和一个分类(因子)
输出
,我想用
CNN
/RNN/LSTM训练
模型
来
预测
输出
。我
的
数据看起来是:2 1.2 ... -0.44 "b"3 1 ... 2.1 "a" 我试过在我无法在dataset中找到一个可运行
的</e
浏览 0
提问于2015-12-26
得票数 1
回答已采纳
4
回答
但是
输出
不是0,1
、
我只训练了一个时代
的
CNN
模型
,数据很少。我使用Keras2.05。我得到这样
的</
浏览 5
提问于2017-08-24
得票数 5
1
回答
多项logistic回归在二维
输入
回归中
的
应用
、
、
、
我正在尝试实现一个用于多类
预测
的
堆叠集成
模型
。 每个训练例子都是一个向量,有14个特征。总共有12个可能
的
课程。三个基本
模型
(下面描述)每个都包含一个14维
的
特征向量训练示例,并
输出
一个12维概率向量(1概率/类)。为每个14维训练示例
输出
概率
的
12维向量(1概率/类)度量学习
模型
:为每个14维训练示例
输出
一个12维概率向量(1概率/类)。我想将每个训练示例
的<
浏览 1
提问于2020-05-22
得票数 0
1
回答
多
输入
深度学习中
的
平均层
、
、
、
、
我正在为图像分类在Keras中创建一个多
输入
卷积神经网络(
CNN
)
模型
,它接受两幅图像并给出一个
输出
,这是两个图像
的
类。 我有两个数据集: type1和type2,每个数据集包含
相同
的
类。
模型
应从Type1数据集获取一幅图像,从Type2数据集获取一幅图像,然后将这些图像分类为一个类别(ClassA或ClassB或-)。我想要创建一个
模型
来
预测
这两个图像,然后计算类似于以下图像
的
预测</em
浏览 0
提问于2018-11-29
得票数 2
回答已采纳
1
回答
使用pylearn2
模型
进行
预测
我已经使用pylearn2训练了以下
CNN
模型
。
输出
的
最终数量是10,也就是说,层'y‘
的
输出
维度是10。 我
的
训练数据集是使用pylearn2中
的
CSVDataset创建
的
,我能够训练
模型
。但是,我在使用此
模型
进行
预测
时遇到了一个问题,我正尝试使用脚本/mlp文件夹中
的
predict_csv.py文件进行
预测
。然而,在<em
浏览 4
提问于2015-12-26
得票数 1
1
回答
基于
CNN
的
长格式音频关键词识别特征提取
、
、
、
我已经构建了一个简单
的
CNN
单词检测器,当使用1秒
的
.wav作为
输入
时,它能够准确地
预测
给定
的
单词。按照标准,我使用音频文件
的
MFCC作为
CNN
的
输入
。然而,我
的
目标是能够将其应用于具有多个单词
的
较长音频文件,并使
模型
能够
预测
是否以及何时说出给定
的
单词。我一直在网上搜索最好
的
方法,但似乎碰壁了,如果答案可以很容
浏览 28
提问于2019-04-27
得票数 1
回答已采纳
1
回答
带附加参数
的
卷积神经网络
、
、
我试图训练
CNN
来
预测
给定温度下二维Ising
模型
的
地面(平衡)状态。从本质上说,方阵是随机初始化
的
,有两个可能
的
值。在一套规则下,系统随着时间
的
推移演变为一个平衡。问题是基态取决于温度,
CNN
需要知道温度。是否有可能创建一个以温度和矩阵为
输入
,
输出
平衡
的
CNN
? 如果这重要的话,我打算使用Keras。
浏览 0
提问于2018-01-13
得票数 1
回答已采纳
1
回答
提取
cnn
的
输出
、
、
我已经训练了一个
cnn
模型
来对狗和猫
的
图像进行分类,它提供了98%
的
准确率,但我想可视化
cnn
层
的
输出
,即我
的
cnn
预测
它是狗还是猫
的
特征,如果有什么方法可以可视化
cnn
的
输出
?
浏览 0
提问于2019-05-14
得票数 0
1
回答
提高神经网络
输出
中负类
的
精度
、
、
、
、
我已经训练
CNN
来
预测
音频音调(负面,中性,正面),我有4个不同
的
CNN
模型
,它们
的
架构和数据集略有不同。这些
模型
在大多数测试用例中都运行良好,并提供了预期
的
输出
。Negative# 2 is for Positive print(model.predict(x),model.predict_classes(x)) 我从所有4个
模型
得到
的
输出</em
浏览 12
提问于2021-01-21
得票数 0
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