convolutional-neural-network

Вопрос или проблема Если у меня есть сверточный слой с размерностью (5,5,4), (т.е. 4 блока признаков размером 5x5x1), какой будет размер сглаженного слоя, если я применю сглаживание к сверточному слою? Для простой свертки (игнорируя padding и шаг), размерность

Вопрос или проблема У меня есть модель движения, для которой я могу моделировать данные. Она имеет два параметра, а выходными данными являются широта и долгота в N равномерно распределенных временных точках. Моя цель – использовать сверточную нейронную

Вопрос или проблема Я читал статью о глубоком обучении и наткнулся на термин Мульти-масштабная нейронная сеть. Я полностью понимаю концепции сверточных нейронных сетей, но мне немного сложно понять часть с мульти-масштабностью. Может кто-нибудь помочь мне?

Вопрос или проблема Ситуация: Мой набор данных состоит из 70 тыс. изображений людей в одежде. Изображения имеют метки: положение bbox и класс. Всего 10 классов. Я сделал разделение 80:20. Категории сбалансированы, за исключением одной категории, но я

Вопрос или проблема Свёртка извлекает высокоуровневые признаки, но что насчет транспонированной свёртки (или де/апсвёртки)? Она ведет себя совершенно наоборот? Генерирует ли она низкоуровневые признаки? Апсвёрточные слои используются для увеличения пространственного размера входных данных.

Вопрос или проблема Я перегружен литературой, и каждая примерная задача, которую я вижу с использованием Pytorch или TensorFlow, отличается от моей. У меня есть N симуляций данных на сетке — это матрицы широт и долгот. Сами данные непрерывные, но я разбил их на квадраты на сетке.

Вопрос или проблема Это мой первый вопрос, привет, мир, наверное. Мне нужно создать пользовательский слой conv2D (по крайней мере, я так думаю), который должен использовать мой пользовательский модуль для извлечения значений в первом слое.

Вопрос или проблема У меня есть архитектура модели на основе CNN, которая принимает RGB изображение. Сейчас я пытаюсь изменить ее для задачи классификации цвета объекта (10 цветовых классов: белый, черный, желтый и т.д.). Эта архитектура ранее достигала

Вопрос или проблема Традиционно свертка — это когда вы берете матрицу чисел, умножаете ее на подмножество данных и затем суммируете. Затем вы перемещаете фильтр слева направо и сверху вниз по области, чтобы создать более малую (или равную) сетку.

Вопрос или проблема Мое понимание сгруппированных сверток Допустим, у нас есть некоторые данные с размерами [100,100,32] (игнорируем размер пакета и предполагаем, что каналы последними) и мы хотим передать их в сверточный слой с 64 фильтрами.

Вопрос или проблема У меня есть проблемы с построением слоев в Keras. Я объясню всю проблему: У меня есть матрица признаков с размерами: 2023 (строки) x 65 (признаки); Я пытался построить CNN, с Conv1D в качестве первого слоя;

Вопрос или проблема Мы знаем, что если потери на обучающем и тестовом наборах данных отличаются друг от друга, то наша модель переобучена. Однако, если обе становятся высокими после нескольких эпох, как мы можем это объяснить?

Вопрос или проблема У меня есть базовый вопрос по поводу сверточной нейронной сети. Предположим, у меня есть набор из 1000 RGB-изображений, и я обучаю CNN на этом наборе. Очевидно, я могу разбить каждое из своих RGB-изображений на 3 различных черно-белых

Вопрос или проблема Я читал следующую статью: Деконволюция и артефакты шахматной доски. В тексте говорится, что Деконволюция и различные подходы к ресайзу и свертке являются линейными операциями и могут быть интерпретированы как матрицы.

Вопрос или проблема Групповые свертки теоретически должны снижать количество параметров и, следовательно, улучшать скорость вывода, не оказывая значительного влияния на производительность модели. Тем не менее, я не замечаю их широкого использования в

Вопрос или проблема У меня есть вопрос о том, как слой CONV2D обрабатывает временные ряды данных. Как с помощью фильтров, которые проходят через время, наша модель может извлекать признаки и моделировать наше целевое значение?

Вопрос или проблема Я создаю небольшую CNN с нуля для классификации штрих-кодов. У меня есть два класса: один для изображений со штрих-кодами и второй для всего, что не является штрих-кодами (товары, животные, пейзажи, мебель, люди).

Вопрос или проблема Я создал свёрточную нейронную сеть с нуля на Python для классификации рукописных цифр MNIST (централизованный). Она состоит из одной свёрточной сети с 8 ядрами 3×3, слоя максимального объединения 2×

Вопрос или проблема Я создал свёрточную нейронную сеть на Python с использованием Numpy, которая обучается с помощью градиентного спуска с мини-пакетами для классификации цифр MNIST. При обучении с размером пакета 1 время, необходимое для 5 эпох, составляет

Вопрос или проблема Я работаю с моделью, которая включает 3 этапа «внедрения» моделей в Keras. Концептуально первой является модель CNN с переносом обучения, например, MobileNetV2. (Модель 1) Затем она оборачивается моделью, которая состоит из небольшой DNN.