cnn

Вопрос или проблема Я пытаюсь выполнить семантическую сегментацию изображений с помощью TensorFlow. Чтобы просто заставить что-то работать, я беру одно учебное изображение, тренирую сеть на этом изображении некоторое время, а затем “

Вопрос или проблема Я работаю над моделью CNN для прогнозирования финансовых временных рядов. Несмотря на сбалансированные данные и несколько настроек, моя модель продолжает предсказывать только один класс на протяжении обучения, независимо от того, какие изменения я вношу.

Вопрос или проблема Я строю CNN с использованием Keras для задачи классификации. Я начал с простой модели в качестве отправной точки, и как это обычно бывает со всеми задачами машинного обучения, особенно если набор данных не очень большой, я столкнулся

Вопрос или проблема Я пытаюсь реализовать VGG11 (Модель A из Таблицы 1 из этой статьи) на наборе данных MINST, но я получаю примерно 10% точности на обучении и тестировании (это так же плохо, как случайное угадывание). Мне пришлось изменить размеры данных MINST с 28×

Вопрос или проблема Я занимаюсь бинарным классификатором изображений. Я использую сверточную нейронную сеть (CNN), чтобы предсказать, является ли изображение положительным или отрицательным. Проблема в том, что положительный класс составляет только 2%

Вопрос или проблема Почему-то я не могу найти встроенные решения (неужели?) в keras и tensorflow, в то время как на сайте https://keras.io/api/applications/ они предоставляют время (мс) на каждый шаг вывода (ЦП), но по какой-то причине не описали, как

Вопрос или проблема У меня проблема с моими пользовательскими функциями потерь и метрик. Моя цель – обучить модель CNN на изображениях с тангенсом угла ориентации объекта на моем изображении, и у меня есть столбец, который указывает, является ли

Вопрос или проблема Кто-нибудь может мне помочь, моя модель переобучается или недообучается? Я хочу убедиться, что модель хорошо подготовлена, прежде чем начинать развертывание Также я использую категориальную кросс-энтропию в качестве функции потерь

Вопрос или проблема Я использую этот набор данных для обучения своей модели: https://www.kaggle.com/datasets/sankalpsrivastava26/capital-alphabets-28×28 Я хочу предсказать цифры, строчную и заглавную рукопись, поэтому после изменения формы и нормализации

Вопрос или проблема У меня возникла проблема с несбалансированным набором данных. Набор данных содержит 20% целей и 80% нецелевых. Я ожидаю, что матрица ошибок будет выглядеть так, когда я передам невидимые данные обученной модели.

Вопрос или проблема У меня есть данные в виде изображений и 2 столбца: один содержит значения тангенса, а второй – для указания, являются ли мои значения отрицательными или положительными. У меня есть два выхода: классификация и регрессия.

Вопрос или проблема У меня есть данные в виде изображений и 2 колонок: одна содержит значения тангенсов, а вторая указывает, являются ли мои значения отрицательными или положительными, и у меня есть два вывода: классификация и регрессия.

Вопрос или проблема Я создал модель keras, которая принимает 3 изображения на вход, передает их в отдельные CNN backbone (mobilenet_v2) и объединяет результаты из 3 отдельных потоков. Эти объединенные выходы далее проходят через FCN и дают вероятностные значения для 10 классов.

Вопрос или проблема Я тренировал свою CNN на 200 изображениях на класс для задачи классификации. Эта задача является задачей бинарной классификации. И с количеством тестовых данных (25 на класс) я получаю хорошие значения точности, полноты и прецизионности.

Вопрос или проблема Я обучаю CNN, и я разделил набор данных на 70% для обучения, 20% для валидации и 10% для тестирования. Я хочу использовать этот набор валидации для ранней остановки, чтобы избежать переобучения модели на каждой итерации обучения.

Вопрос или проблема Как следует из названия, я ищу функцию потерь для применения к модифицированному набору данных mnist, который содержит несколько цифр. Мне нужно предсказать все цифры на изображении. Каждое изображение содержит от 1 до 3 цифр, и каждая

Вопрос или проблема Я уже прочитал много статей на эту тему, и Градиентный спуск в свёрточных нейронных сетях от Jefkine кажется самым лучшим. Хотя, как сказал автор, Для простоты мы будем рассматривать случай, когда входное изображение является grayscale, т.

Вопрос или проблема У меня есть данные размерности (25000, 100, 500), т.е. 25000 строк, каждая из которых состоит из двумерной матрицы 100 X 500. В данный момент я применяю только CNN для целей классификации. Есть ли другой способ, с помощью которого

Вопрос или проблема Я обучаю CNN с нуля для тегирования изображений. И мое обучение не движется никуда. Я надеялся, что кто-то сможет помочь мне выявить очевидную ошибку. Я хотел бы получить сеть, которая, учитывая изображение, может выдать 0 или 1, если

Вопрос или проблема Я разрабатываю систему классификации теннисных ударов с использованием CNN. Я предполагаю, что каждый удар состоит из 3 этапов/классов (‘Готовность’, ‘Импакт’, ‘Финиш’). Я хочу обучить модель, которая