Ein Faltungs-Neuronales Netzwerk (CNN oder ConvNet) ist eine Klasse von tiefen, vorwärtsgerichteten künstlichen Neuronalen Netzen, die erfolgreich zur Analyse visueller Bilder eingesetzt wurden. Es fällt unter das [Deep-Learning] -Tag.
Ich versuche, ein CNN zu trainieren, um Text nach Themen zu kategorisieren. Wenn ich binäre Kreuzentropie verwende, erhalte ich eine Genauigkeit von ~ 80%, bei kategorialer Kreuzentropie eine Genauigkeit von ~ 50%. Ich verstehe nicht, warum das so ist. Es ist ein Problem mit mehreren Klassen....
Ich habe viele Orte durchsucht, aber alles, was ich bekomme, ist, wie man es installiert, nicht wie man überprüft, ob es installiert ist. Ich kann überprüfen, ob mein NVIDIA-Treiber installiert ist und ob CUDA installiert ist, aber ich weiß nicht, wie ich überprüfen kann, ob CuDNN installiert ist....
Kann jemand bitte den Unterschied zwischen 1D-, 2D- und 3D-Faltungen in Faltungs-Neuronalen Netzen (beim tiefen Lernen) anhand von Beispielen klar
Ich versuche , das zu verstehen , Fortschritte Argument in tf.nn.avg_pool, tf.nn.max_pool, tf.nn.conv2d. Die Dokumentation sagt wiederholt Schritte: Eine Liste von Ints mit einer Länge> = 4. Der Schritt des Schiebefensters für jede Dimension des Eingangstensors. Meine Fragen sind: Was bedeutet...
Die ursprüngliche Frage bezog sich speziell auf TensorFlow-Implementierungen. Die Antworten beziehen sich jedoch auf Implementierungen im Allgemeinen. Diese allgemeine Antwort ist auch die richtige Antwort für TensorFlow. Muss ich mir bei der Verwendung von Batch-Normalisierung und Dropout in...
Ich trainiere ein neuronales Netzwerk für mein Projekt mit Keras. Keras hat eine Funktion zum frühen Stoppen bereitgestellt. Darf ich wissen, welche Parameter beachtet werden sollten, um eine Überanpassung meines neuronalen Netzwerks durch frühzeitiges Anhalten zu
Derzeit verwende ich den folgenden Code: callbacks = [ EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=2, verbose=0), ModelCheckpoint(kfold_weights_path, monitor='val_loss', save_best_only=True, verbose=0), ] model.fit(X_train.astype('float32'), Y_train, batch_size=batch_size, nb_epoch=nb_epoch,...
Ich bin ein Neuling in Faltungs-Neuronalen Netzen und habe nur eine Vorstellung von Feature-Maps und wie Faltung von Bildern durchgeführt wird, um Features zu extrahieren. Ich würde mich freuen, einige Details zur Anwendung der Chargennormalisierung in CNN zu erfahren. Ich habe dieses Papier...
Ich mache ein CNN mit Pytorch für eine Aufgabe, aber es wird nicht lernen und die Genauigkeit verbessern. Ich habe eine Version erstellt, die mit dem MNIST-Datensatz arbeitet, damit ich sie hier veröffentlichen kann. Ich suche nur nach einer Antwort, warum es nicht funktioniert. Die Architektur ist...
Für meine Ausbildung versuche ich, eine N-dimensionale Faltungsschicht in einem Faltungsnetzwerk zu implementieren. Ich möchte eine Backpropagation-Funktion implementieren. Ich bin mir jedoch nicht sicher, wie ich dies am effizientesten tun kann. Zur Zeit benutze ich signal.fftconvolve: Falten...
Angenommen, Sie haben einen Datensatz mit Bildern und einigen Daten in einem .csvfür jedes Bild. Ihr Ziel ist es, eine NN mit einem Faltungszweig und einem anderen (in meinem Fall einem MLP) zu erstellen. Nun gibt es viele Anleitungen ( eine hier , eine andere ) zum Erstellen des Netzwerks, das ist...