我在20*20中重塑了每个向量,并且使用了一个频道来应用CNN,所以维数变成了(14560,20,20,1)。当我试图适应CNN模型时,它会抛出一个错误。keras.layers import BatchNormalizationfrom keras import backend as K
model_cnn.add(Convolution2D(filters = 16, kernel_size = (3,
谁能解释一下为什么一维卷积神经网络有时在表格数据上表现良好(比DNN更好)?我在一些已发表的论文中看到了这一点(尽管没有提供使用CNN1D的原因),Kaggle竞赛,也在堆栈溢出中看到了关于表格数据中cnn1D输入形状的问题。(例如:Preparing feeding data to 1D CNN)。虽然我知道我们使用CNN 1D来处理时间序列和NLP中的序列数据,但是使用CNN 1D来处理表格数据背后的直观想法是什么?
通常反向传播神经网络存在着梯度消失的问题。我发现卷积神经网络(CNN)有些如何摆脱这个消失的梯度问题(为什么?) (2) what are the problems/limitations with CNN?(3) any relavent papers talking about the limitation
我想在图像识别方面对Lenet和PCA进行比较,所以我使用了德国交通信号基准和Sklearn PCA模块,但当我使用Logistic回归进行测试时,无论我尝试什么,分数都不会高于6%。 我尝试修改迭代次数和预处理次数(使用归一化和均衡化),但仍然不起作用 Pickle通过三个归档文件加载文件: train.p, with shape of (34799, 32, 32, 3)valid.p, with shape of (4410, 32, 32, 3) 每一个都有它的标签,如用y_train,y_test和