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    我创建了识别短语在区域语言监督convnet数据进行分类。 例如: 我有一个包含100的数据集鸣响标签A和另一100音为标签B.现在网络的正常操作是区分标签A和标签之间的声音B. 但是,让我们说,我给一个新的声音在网络分类实际上既不是A也不B.现在我想的神经网络来告诉我,这不符合任何标签。 我该如何做到这一点? 能否请你点我对这种用法的正确方向。 感谢

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    我通过pip在我的mac上安装了tensorflow,我使用的是anaconda作为我的IDE。 当我运行 import tensoflow 我得到以下错误的命令: Traceback (most recent call last): File "<ipython-input-3-a649b509054f>", line 1, in <module> import tensorflow

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    我在python中使用基于CPU的张量流(在非GPU平台上)。我想使用来自tf_utils包的load_dataset,random_mini_batches,convert_to_one_hot等功能。然而来自neuroailab github的那个依赖于tensorflow-gpu。有没有其他基于CPU(对于非GPU平台)的等效包?

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    我从头开始构建了一个神经网络,将x的值分类为21个可能的sin(x)估计值。我打算使用MSE作为我的损失功能。 MSE of each minibatch = ||y(x) - a||^2, where y(x) is the vector of network outputs for x- values in the minibatch. a is the vector of expected

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    最近我读了培训甘斯纸改进的技术,笔者定义的损失如下: 后来我查看文章的代码,损失定义的相应代码: output_before_softmax_lab = ll.get_output(disc_layers[-1], x_lab, deterministic=False) output_before_softmax_unl = ll.get_output(disc_layers[-1], x_un

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    我想用tf.metrics.accuracy跟踪我的预测的准确性,但我不确定如何使用update_op(以下acc_update_op),该函数返回: accuracy, acc_update_op = tf.metrics.accuracy(labels, predictions) 我的想法是将其添加到tf.GraphKeys.UPDATE_OPS会有道理,但我不知道如何做到这一点。

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    我正在学习深度学习和张量板,几乎是示例代码使用摘要。 我想知道为什么我需要使用变量摘要。 它们是诸如最小,最大,平均值,变异等总结的许多类型的数据。 我应该在典型情况下使用什么? 如何分析和我能从这些汇总图中得到什么? 谢谢:d

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    我刚开始使用Sklearn(MLPRegressor)和Keras(Sequential,有Dense图层)。 今天我读了this论文,描述如何使用余弦相似度而不是点积来提高性能。这基本上说,如果我们用f((w^Tx)/(|x||w|))替换f(w^Tx),即我们不只是将点积提供给激活函数,而是将其标准化,我们就可以获得更好更快的性能。 有没有在Python中执行此操作的方法,特别是在SKlear

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    我在张量流中构建图像处理网络,我想利用纹理损失。如果你已经预装了模型,纹理损失似乎很容易实现。 我使用TF为我的模型构建计算图,并且我想要合并Keras.application.VGG19模型以从图层'block4_conv4'获取输出。 问题是:我有两个TF张量目标和结果从我的主模型,如何将它们送入keras VGG19在同一个会话中计算它们的差异并将其用于我的模型的主要损失?

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    训练数据从两个.npy文件中读取。说,train_set被认为是X,train_label被认为是Y.因此,它不是一个多输入的情况。我的任务需要以不同方式增加图像补丁。那么如何为不同的补丁定义不同的图像生成器?虽然有可能是一个很大的补丁,我使用3个补丁作为一个例子: 为PATCH1: datagen = ImageDataGenerator(rotation_range = 20) 为PATCH2