batch-normalization

Вопрос или проблема Я использую Tensorflow. Рассмотрим следующий пример: >>> x <tf.Tensor: shape=(1,), dtype=float32, numpy=array([-0.22630838], dtype=float32)> >>> tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) <

Вопрос или проблема У меня время реакции как зависимая переменная и возраст как независимая переменная. Я хочу провести анализ с использованием линейной смешанной модели. Мои данные не имеют нормального распределения. Должен ли я преобразовать данные?

Вопрос или проблема Что касается нейронных сетей LSTM, мне не удается понять взаимосвязь между размером пакета, количеством нейронов в входном слое и количеством “переменных” или “столбцов” на входе. (Предполагая, что связь существует

Вопрос или проблема Вот часть моего кода: class SimpleNet(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.linear1 = nn.Linear(2, 1, bias=False) self.linear2 = nn.Linear(1, 2, bias=False) def forward(self, x): z = self.

Вопрос или проблема Я работаю над задачей генерации синтетических данных, чтобы помочь обучению моей модели. Это означает, что обучение проводится на синтетических + реальных данных, а тестирование — на реальных данных. Мне сказали, что слои пакетной

Вопрос или проблема Я использую модель ResNet50, предобученную на ImageNet, для выполнения трансферного обучения, адаптируя её для задачи классификации изображений. Простой способ сделать это — просто зафиксировать сверточные слои (или на самом деле все