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沙龙
1
回答
具有Keras的多输出多
分类
问题
、
用
CNN
训练
每个图像一张卡的网络效果很好。一个
标签
看起来像这样: 0,0,例如...,1,0,0。lr=0.00001)
训练
我的网络让每个图像有两张或两张以上的卡片对我来说更具挑战性由于一个图像现在包含多个卡,因此此图像的可能
标签
将如下所示: 0,1,0,...,1,0,0。在使用YOLO
浏览 2
提问于2020-07-07
得票数 0
2
回答
CNN
训练
多
标签
分类
-
不起作用
、
、
试着预测纹理图像的
标签
,一张图像可以包含两个
标签
,比如“‘banded”,“striped”,尽管它们中的大多数只有一个
标签
。opencv)/255 Multi-labels = First LabelEncoder convert to numbers, then keras.to_categorical 然后我建立了一个
CNN
浏览 25
提问于2019-03-22
得票数 0
1
回答
如何进行
多
标签
分类
(用于
CNN
)?
我目前正在研究
多
标签
分类
,我有一些问题(我找不到明确的答案)。 为了清楚起见,让我们举个例子:我想对车辆(小汽车、公共汽车、卡车等)的图像进行
分类
。以及他们的品牌(奥迪、大众、法拉利……)。因此,我考虑
训练
两个独立的
CNN
(一个用于"type“
分类
,另一个用于"make”
分类
操作),但我认为在所有类上只
训练
一个
CNN
是可能的。我理解sigmoid并不像softmax那样等于1,但我不明白这样做是
浏览 0
提问于2017-05-09
得票数 0
1
回答
是否有使用强化学习进行
多
标签
文本
分类
的例子?
、
、
我有一个有
标签
的数据集,我将为
多
标签
分类
问题(例如:5个
标签
)开发一个
分类
器。我已经开发了伯特和
CNN
,但我想知道我是否也可以使用RL进行文本
分类
。 据我所知,使用RL我们可以使用更小的
训练
数据集。
浏览 2
提问于2022-04-26
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Torch7替代MultiLabelMarginCriterion
、
、
、
我有一个
多
类
标签
问题要解决。Ie:每个测试图像可以分配1-10个非排他性
标签
. 但是,我在使用MultiLabelMarginCriterion时遇到了问题,因为它不受cunn的支持。计算
训练
集中
标签
的每个排列(约150),并
训练
分类
器以识别这150个类别。不过,我不认为新的
标签
排列在测试集(那些在培训集中没有发现)将不会被认可。使用BCECriterion
训练
10个独立的二进制
分类
器。Ie:每个
标签</em
浏览 2
提问于2016-01-15
得票数 1
回答已采纳
2
回答
用于
多
类
分类
的Keras精度度量
、
、
我正在
训练
CNN
多
类图像
分类
为4幅图像,我应该使用什么样的精度度量从Keras。我的
标签
不是一个热编码,因为我试图预测不同图像的概率。
浏览 0
提问于2023-05-13
得票数 0
回答已采纳
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
2
回答
如何在Keras中使用
CNN
处理
多
标签
分类
的不平衡数据?
、
、
、
我的数据集形状为(91149, 12)df['thematique'].value_counts()我的
多</e
浏览 2
提问于2019-12-27
得票数 5
2
回答
多
标签
图像
分类
:是否有必要为每个
标签
组合提供培训数据?
、
、
、
、
我想
训练
一个
CNN
的
多
标签
图像
分类
任务使用keras。然而,我不知道如何准备我的培训数据。更具体地说,我想知道我是否需要显示两个或更多
标签
组合的培训图像,或者是否足以在单个
标签
上对网络进行培训,然后它将能够检测到图像中的多个
标签
。我想通过一个示例,我的问题变得更清晰了 假设我使用的是狗和猫的
分类
数据集,我想要建立一个模型,能够将图像
分类
为狗或猫,或者在一张图像中看到这两种动物。在这种情况下,我是否需要用同时显示猫、狗
浏览 0
提问于2018-01-21
得票数 6
回答已采纳
2
回答
多
标签
图像
分类
:是否有必要对每一个
标签
组合进行
训练
数据?
、
、
、
、
我想
训练
一个
CNN
的
多
标签
图像
分类
任务使用keras。然而,我不知道如何准备我的培训数据。更具体地说,我想知道我是否需要显示两个或更多
标签
组合的培训图像,或者是否足以在单个
标签
上对网络进行培训,然后它将能够检测到图像中的多个
标签
。我想我的问题通过一个例子变得更清楚了: 假设我使用的是狗和猫的
分类
数据集,我想要建立一个模型,能够将图像
分类
为狗或猫,或者在一张图像中看到这两种动物。在这种情况下,我是否需要用同时显示猫、狗
浏览 0
提问于2018-01-21
得票数 5
1
回答
多
标号问题中不平衡数据的类权重
、
我试图
训练
一个
CNN
来完成
多
类
多
标签
分类
任务(20个类,每个样本可以属于1+
标签
),而且数据集是高度不平衡的。在单
标签
情况下,我将使用sklearn中的compute_class_weights函数来计算类的权重,以帮助优化器考虑少数类。但是,对于
多
标签
的情况,我觉得它不像应该的那样工作,因为它将所有类发生的次数作为样本的数量,而实际的样本数则较少(因为它的
多
标签
)。在这种情况下,
浏览 0
提问于2018-10-12
得票数 0
1
回答
分类
: ClassA与“其他一切”
、
、
、
也许我是从错误的角度来处理这个任务,但在我看来,这个任务归结为教网络做一个二进制
分类
:"Object“或"Not”。当我玩MNIST时,它很简单:我有10个输出(每位数字一个),我
训练
网络最大限度地为相应的输入数字提供相应的输出。 但是当网络只应该识别一个对象时,我该如何教它呢?我有一个
训练
集,里面有很多关于那个物体的图片。But...what会是
训练
过程中的反样本吗?如何创建一组“非对象”?I mean...it实际上是任何东西,但对象除外。
浏览 0
提问于2022-08-21
得票数 0
3
回答
确定描述符K-均值聚类中的簇数
、
、
我想将图像
分类
为类别-1(“包含垃圾的图像”)或类别-2(“不包含垃圾的图像”)。垃圾在单词的每一个字面意义上都被使用。 我选择了解决方案:在大多数情况下,解决方案也是非常简单的。
浏览 0
提问于2016-12-26
得票数 0
2
回答
Keras VGG16和flow_from_directory val_acc没有上升
、
、
、
我使用keras和导入带有imagenet权重的VGG16网络来对男女照片进行
分类
。在整个
训练
过程中,val的准确性一直是“随机的”和相同的(约50%)。
浏览 1
提问于2019-05-26
得票数 0
回答已采纳
2
回答
如何使用
CNN
Tensorflow对电影评论中的情感和类型进行
分类
、
、
、
、
我正在尝试对影评的情绪进行
分类
,并根据影评本身预测这部电影的类型。现在情感是一个二
分类
问题,其中的流派可以是
多
标签
分类
问题。另一个澄清问题的例子是对句子的情绪进行
分类
,并预测句子的语气是快乐、讽刺、悲伤、可怜、愤怒还是恐惧。 更重要的是,我想使用Tensorflow
CNN
执行这种
分类
。我的问题是构建y_label和
训练
数据,以便输出帮助我检索情感和流派。例如,数据Y
标签
:[0,1,0,1,1,0]表示情绪为负面,情
浏览 2
提问于2017-07-10
得票数 0
1
回答
如何将利用
CNN
提取的特征传递到RNN中?
、
、
、
、
= tf.nn.dynamic_rnn(cell, model, seq_len, dtype=tf.float32,time_major=True) 然后通过一个RNN(LSTM或BiLSTM),然后使用CTC (连接器时间损失)来查找丢失和
训练
网络
浏览 0
提问于2017-07-11
得票数 6
1
回答
如何在
训练
后向神经网络模型添加更多神经元/过滤器?
、
、
我感兴趣的是在PyTorch中
训练
一个
CNN
模型和一个简单的线性前馈模型,并在
训练
之后将更多的滤波器添加到
CNN
层和神经元-线性模型层和两者的输出(例如,从二
分类
到
多
类
分类
)。通过添加它们,我的具体意思是保持
训练
的权重不变,并将随机初始化权重添加到新的传入权重中。 这里有一个
CNN
模型的例子和一个简单的线性前馈模型的例子。
浏览 18
提问于2021-02-26
得票数 2
回答已采纳
2
回答
在tensorflow对象检测API中管理类
、
、
、
、
我目前正在python中使用tensorflow对象识别API,并且我已经尝试过不同的预
训练
模型和冻结的推理图。我是否必须
训练
我自己的模型,或者有没有办法修改推理图和现有模型?对于你们中的一些人来说,这可能是一个新手问题,但请记住,我使用tensorflow和机器学习只有一个月的时间。提前感谢
浏览 1
提问于2018-05-29
得票数 1
5
回答
哪种损失函数和度量用于具有非常高的阴性与阳性比率的
多
标签
分类
?
、
、
、
、
我正在
训练
一个
多
标签
分类
模型来检测衣服的属性。我在Keras中使用迁移学习,重新
训练
vgg-19模型的最后几层。我使用的是深度时尚数据集。 那么,我可以使用哪些指标和损失函数来正确地测量我的模型呢?
浏览 1
提问于2019-12-15
得票数 12
1
回答
使用
CNN
创建N个图像和N个
标签
之间的映射
、
、
、
我已经看到
分类
CNN
训练
了许多
标签
子集的图像(即图像的数量,>>的
标签
数量),但是,当图像的数量=
标签
的数量时,还可以使用
CNN
吗? 具体考虑:有N个设置,您可以控制,以生成一个独特的图像。有可能制作一个可以描述地图的
CNN
吗?(
CNN
是正确的架构吗?)
浏览 0
提问于2022-03-31
得票数 1
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