deep-learning

Вопрос или проблема from __future__ import print_function, division import scipy, os import scipy.misc from keras.datasets import mnist from keras_contrib.layers.normalization.instancenormalization import InstanceNormalization from keras.

Вопрос или проблема Я работаю над проектом, который основан на растениях. Я просто хочу узнать, включают ли наборы данных Imagenet классы деревьев и сельскохозяйственных культур. Да, в Imagenet есть много видов растений. На image-net.

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 Представим, что я хочу получить множество изображений шляп из видео. Как мне в принципе создать что-то, что научится распознавать и обрезать или ограничивать рамкой шляпы? Я слышал, что для обучения нужна выборка с вручную нарисованными

Вопрос или проблема Большинство алгоритмов для проверки глубоких нейронных сетей требует функций активации ReLU в каждом слое (например, Reluplex). У меня есть задача бинарной классификации с классами 0 и 1. Основная проблема, которую я вижу, заключается

Вопрос или проблема Мой обучающий набор состоит из набора изображений (либо с 3 каналами, либо с 1 каналом, конечно, я использую только один тип канала). Метки представляют собой последовательность точек в определенном порядке, которые я хочу предсказать по изображениям.

Вопрос или проблема Я наткнулся на статьи о разных моделях сегментации изображений. В некоторых из них упоминается, что для получения семантической сегментации необходимо использовать замаскированную версию изображения. Мне хотелось бы узнать, является

Вопрос или проблема Моя задача следующая: Вводить комбинации лекарств и выводить симптомы, связанные с почечной недостаточностью, из этих комбинаций. Как комбинации лекарств, так и симптомы, связанные с почечной недостаточностью, представлены в виде кодированного

Вопрос или проблема Я читаю о федеративном обучении и у меня есть быстрый вопрос. 1) Я знаю, что в федеративном обучении обновления модели передаются на центральный сервер. 2) Все участники FL могут получить выгоду, потому что их модель видела большее

Вопрос или проблема Предположим, у нас есть большой аннотированный набор данных с 4 классами. В этом наборе данных могут быть аннотированные изображения с менее чем 4 классами, где оставшиеся классы могут присутствовать или отсутствовать.

Вопрос или проблема Я часто слышал термины “ошибка обучения” и “ошибка теста” в контексте классификации, но не уверен, что понимаю, что они означают. В этой статье пишется: Ошибка обучения: Мы получаем ее, вычисляя ошибку классификации

Вопрос или проблема Является ли сглаживание в ngram модели обработки естественного языка выполненным на тестовых данных или на обучающих данных? Поскольку сглаживание необходимо, чтобы избежать предсказания языковой моделью нулевой вероятности для невидимого корпуса (тестового).

Вопрос или проблема В приведенном ниже коде: Я получаю ошибку, когда не указываю форму входных данных в $1^{st}$ слое. Я думал, что TensorFlow может определить форму для плотного слоя. Для некоторого кода, который я видел, TensorFlow работает без указания формы входных данных.

Вопрос или проблема Как реализовать STS (Семантическое Текстовое Сходство) на неразмеченном наборе данных? Столбец набора данных содержит Unique_id, text1 (содержит абзац) и text2 (содержит абзац). Пример: Представление столбца: Unique_id | Text1 | Text2

Вопрос или проблема Я пытаюсь создать модель, используя resnet50, для классификации изображений КТ как covid или нет. Однако при использовании model.predict с заданным изображением она выдает точно одинаковое значение для всех изображений, а именно: array([[1.

Вопрос или проблема В YOLO каждая ячейка сетки предсказывает несколько ограничивающих рамок, скажем, в YOLOv1 она предсказывает B=2. В чем преимущество, если она предсказывает классовые вероятности только один раз для каждой ячейки сетки?

Вопрос или проблема Я обучил свою модель CNN на CIFAR 10 и получил val_accuracy 87%, что не является низким значением, но когда дело доходит до распознавания изображений, моя модель неправильно определила большинство изображений.

Вопрос или проблема Работаю над задачей обнаружения аномалий. Я использую автоэнкодер для устранения шума из заданного ввода. Я обучал сеть на нормальных данных (свободных от аномалий), поэтому модель предсказывает нормальное состояние заданного ввода.

Вопрос или проблема Это то, что Эндрю Ын рисует в своем видео о слоях подсчета в Coursera Deep Learning Specialization: и это то, что он рисует в видео о Inception сети: Заметьте, что на первом слайде количество входных и выходных каналов такое же, так

Вопрос или проблема Это, вероятно, базовый вопрос, так как я начинаю с компьютерного зрения. Я пытаюсь использовать resnet18 из pytorch и работать с набором данных CIFAR-100. Одно изображение имеет размер 3x32x32, и модель не может обработать это, выдавая ошибку.