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    如何改进convnnet的图像检索功能？

    我有3个班。 （训练50k，验证12k） 通过使用预训练的vgg16和resnet50，冻结模型并仅在顶部训练密集层，我的验证准确率达到99％。 我应该微调以通过解冻图层来改进功能还是应该使用这些功能？ 另外，vgg16是比Resnet50更好的特征提取程序，还是应该使用Resnet中的功能？ 谢谢！
    neural-network keras conv-neural-network resnet 2017-08-07

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    ResNet RGB在tensorflow-slim中的意思

    我正在使用tensorflow slim加载预先训练过的模型，如vgg和resnet-50。因此，对于VGG，TF-纤薄提供了一种方式来加载像RGB平均值： from preprocessing.vgg_preprocessing import (_mean_image_subtraction, _R_MEAN, _G_MEAN, _B_MEAN) 我找不到res
    tensorflow deep-learning tensorflow-gpu tf-slim resnet 2017-08-14

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    如何在cntk中计算损失和度量

    我是cntk和python的新手。我创建了一个基于TrainResNet_CIFAR10.py的python程序来训练（64x64x3）图像4736和测试4个类的2180图像。火车160次以后，我得到了损失= 0.663和公制= 29.37％。完成的评估指标= 18.94％。当我根据CNTKLibraryCSEvalExamples.cs对列车模型进行评估以测试2180图像时，几乎所有2180都被
    python cntk resnet 2017-08-15

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    如何用resnet50模型进行微调？

    我在互联网上看到过很多关于如何微调VGG16和InceptionV3的例子。例如，有些人在微调VGG16时会将前25层设置为冻结。对于InceptionV3，前172层将被冻结。但是，如何resnet？当我们做微调的时候，我们会冻结一些底层模型，如下： from keras.applications.resnet50 import ResNet50 base_model = ResNet50(
    machine-learning neural-network deep-learning keras resnet 2017-10-11

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    如何在pytorch中有效地制作一个小批量的图像？

    我想在pytorch中使用预先训练好的ResNet模型来计算正向通行证。我无法创建小批量的4维张量。有人可以告诉什么是适当的方式来做到这一点？ 编辑：我改变了代码，它现在的作品。不过，我仍然认为应该采取更有效的方式来做到这一点。 这里是我的代码： import pickle import json import shutil import Image import torchvision.
    deep-learning pytorch resnet mini-batch 2017-10-11

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    以张量流亭亭玉立的ResNet-50中的图像

    我在张量流亭亭玉立中使用ResNet-50模型来提取特征。我的问题是，在摄取图像之前，是否需要根据一些标准ResNets-50平均值将图像居中？我知道vgg-19 tf-slim提供了使用中定义的 _mean_image_subtraction(image, means)进行对中的选项。但是我找不到ResNets的任何这样的文件或功能。
    computer-vision deep-learning tensorflow-gpu tf-slim resnet 2017-08-24

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    Matlab：没有足够的GPU内存用于分类

    我已经从头开始用我自己的类别（现在只是花类型）培训了Mathworks提供的Resnet50，并且想要测试它。 虽然在将训练选项中的MiniBatchSize更改为5而不是10后，训练没有问题，但分类不会启动，因为它表示没有足够的内存可用。我正在使用imageDataset中的测试图像，就像在培训期间一样。 有没有办法强制CPU分类或调整一些选项，以便它能够运行？ 欢迎任何其他想法！
    matlab neural-network classification resnet 2017-12-02

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    Keras model.predict始终为0

    我使用keras申请转移与RESNET 50和V3开始学习，但一直在预测得到[[ 0.]] 下面的代码是一个二元分类问题的时候。我也尝试过vgg19和vgg16，但它们工作正常，它的正确资源和初始。数据集是50/50分割。而且我只更改每个模型的model = applications.resnet50.ResNet50代码行。下面 是代码： from keras.callbacks import
    python tensorflow keras conv-neural-network resnet 2017-08-26

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    ResNet50从keras给出了不同的预测结果和输出结果

    我想微调来自Keras的ResNet50，但是首先我发现给定相同的输入，ResNet50的预测与模型的输出不同。实际上，产出的价值似乎是“随机的”。我究竟做错了什么？ 在此先感谢！ 这是我的代码： import tensorflow as tf from resnet50 import ResNet50 from keras.preprocessing import image from i
    tensorflow keras resnet 2017-10-19

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    在凯拉斯定义模型

    我是深度学习和凯拉斯的新手。什么是预训练权重初始化权重='imagenet'是什么意思用于在Keras中定义模型？ ResNet50(weights='imagenet') 谢谢！
    python deep-learning keras conv-neural-network resnet 2017-09-04
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