Data Science
Как получить интуитивное понимание, какая архитектура глубокого обучения подходит для моей задачи.
00
Вопрос или проблема Я работаю над исследовательской задачей, в которой мне нужно выполнить классификацию для грубого предсказания в пространстве признаков, а затем глубокую регрессию для получения более точных значений. Я знаю, что такой подход к регрессии должен сработать.
Data Science
Как передать данные переменной длины в нейронную сеть в качестве признака?
00
Вопрос или проблема Я работаю над созданием модели для классификации типа касания, которое делает пользователь (долгое нажатие, смахивание влево, смахивание вправо и так далее). У меня есть данные с характеристиками, которые описывают касание пользователя
Data Science
Как скопировать и обрезать карту признаков в Unet?
00
Вопрос или проблема Я запутался в принципе копирования и обрезки в U-net, как показано серой линией выше. Например, первая серая линия, как преобразовать (64, 568, 568)(C,W,H) в (128, 392, 392), использовал ли автор свертку или обрезал карту признаков
Data Science
CNN не может предсказать изображения за пределами набора данных.
00
Вопрос или проблема Я использую набор данных CelebA для обучения своей модели CNN для обнаружения ключевых точек на лицах. Вот моя модель class LandmarkModel: def __init__(self, inp_shape): self.model = models.Sequential() self.
Data Science
Модель Keras CNN выдает сообщение об ошибке: ‘ValueError: Слой ‘conv1d_12′ ожидал 2 переменные, но получил 0 переменных при загрузке’
00
Вопрос или проблема Надеюсь, у вас всё хорошо и вы в порядке. Я пытаюсь реализовать модель CNN для прогнозирования камней в почках. Эта модель работает как ожидается на моем локальном компьютере, но когда я пытаюсь развернуть приложение в Streamlit Cloud
Data Science
Как сгенерировать матрицу путаницы для классификации с тремя классами с использованием кросс-валидации?
00
Вопрос или проблема Мне нужно сгенерировать матрицу путаницы для классификации фруктов, зараженных бактериями, грибами и вирусами, как для трехклассовой классификации. Для этого я использовал модель CNN. Для этой модели CNN я отправил изображения R, G
Data Science
Создание матрицы ошибок для классификации на 3 класса (Бактерии, Грибы и Вирусы) с использованием кросс-валидации.
01
Вопрос или проблема В моем проекте мне нужно сгенерировать матрицу путаницы для классификации фруктов, зараженных бактериями, грибами и вирусами, в рамках трехклассовой классификации. Для этого я использовал модель CNN. Для этой модели CNN я отправил
Data Science
Потеря триплета – какой порог использовать для определения сходства между двумя встраиваниями?
00
Вопрос или проблема Я обучил свою модель с использованием функции потерь тройки, используя архитектуру FaceNet. Я использовал набор данных 11k hands. Теперь я хочу оценить, насколько хорошо работает моя модель, поэтому я подаю ей 2 изображения одного
Data Science
Каковы возможные значения фильтра в сверточной нейронной сети?
01
Вопрос или проблема Я пытаюсь написать свёрточную нейронную сеть (CNN) с нуля на Python, но я немного нов в CNN, особенно в свёрточных слоях, так как мне удобнее работать с полносвязными слоями. Я читал Есть ли у фильтров разные веса для каждого входного
Data Science
Как я могу частично реализовать свертку на своем наборе данных?
00
Вопрос или проблема Я обучаю нейронную сеть на результатах CFD-симуляции (или, точнее, около 300 симуляций с различными начальными условиями). Набор данных содержит значения температуры, плотности, скорости и т.д. в эквидистантных точках на известном
Data Science
Понимание формы выхода Conv1D
00
Вопрос или проблема Я немного запутался в форме выходных данных, которую выдает Conv1D. Рассмотрим код, который я использовал (многое опущено для ясности): input_shape = x_train_2trans.shape # (7425, 24, 1) model.add(Conv1D(filters=4, input_shape=input_shape[1:]
Data Science
Плохая работа CNN для базовой задачи классификации изображений
00
Вопрос или проблема Как дела? Я экспериментирую с CNN в FastAI. Моя модель с 2 миллионами параметров дает всего около 80% точности. Я также пробовал нормализацию данных, нормализацию пакетов, сглаживание меток, Mixup, но результаты все равно остаются
Data Science
Конвертация из серого в BGR
00
Вопрос или проблема Я хочу преобразовать свои серые изображения из mnist в цветные. Я придумал следующий код, но вывод по-прежнему серый. # Импорт (train_images0, train_labels0), (test_images, test_labels) = tensorflow.keras.datasets.