cntk

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CNTKのトレーニングと評価の設定をBrainscriptからPythonに移行しています。私たちのトレーニングデータはmap/reduceフレームワークで作成されているので、base64でエンコードされた画像をその欄の1つとして含む巨大なテキストファイルに画像とラベルを保存します。これですべてうまくいきましたが、私はPythonで同等のことをする方法をまだ見つけていません。マイCNTK.exe

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CNTKの英語からフランス語への翻訳に関するチュートリアルはありますか

経験を説明した記事が見つかりましたhttps://github.com/Microsoft/CNTK/wiki/Sequence-to-Sequence-%E2%80%93-Deep-Recurrent-Neural-Networks-in-CNTK-%E2%80%93-Part-2。しかし、私はより良い理解のためのコードを探しています。私は記事の著者がWilliam Darlingであり、例やチ

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CNTK画像分類結果改善方法

"ConvNet_CIFAR10_DataAug.cntk"の例に基づいて画像を6カテゴリに分類する "ConvNet"モデルが使用されています。訓練されたエラー率は1％以下です。しかし、訓練されていない画像ではエラー率が非常に高くなります。画像サイズは128x128x1で、約10,000画像がトレーニングに使用されました。質問は、人々が通常分類結果を改善しようとしている方法は何ですか？私は

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CNTKで画像データをTensorBoardに出力する

CNTKでトレーニングするときに、GANジェネレータの進捗を画像としてTensorboardに出力する方法はありますか？ Geneartorがトレーニングの進行に伴ってどのような画像を作成しているのかを見たいと思います。私は訓練のための出発点として、この例を使用しています：https://github.com/Microsoft/CNTK/blob/v2.0.rc2/Tutorials/CNTK

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CNTK C++ Eval for FastRCNN

私は、カスタム画像セットで訓練されたfastrcnnモデルを持っています。私はモデルとC++ Eval APIを使って新しい画像を評価したいと思います。私は画像内を1次元ベクトルに平坦化し、roisを取得してeval関数に入力しました。 GetEvalF(&model); // Load model with desired outputs std::string networkCon

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ResNet列車と評価結果がCNTKで一致しません

私は6クラスと画像サイズ128x64x3の画像分類アプリケーションを持っています。私はエラー率約2％でトレーニングするために、ResNet 20モデルを使用しました。ただし、同じ列車画像では、評価結果は20％を超えています。この評価では、onEvaluateAnColorImage関数を使用してCNTK.CPUOnly/2.0を使用しました。質問は次のとおりです。評価のためにResNetはCPU

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C++プロジェクトでCNTKlibrary.hを使用した評価

私はBrainScriptでモデルを訓練し、現在はC++プロジェクトで使用したいと考えています。 EvalMultithreads.cppから、関連するすべての機能をコピーしました。私はCNTK.CoreとCNTK.Mathライブラリをリンクし、hereのように検索パスを設定しました。もちろん、私はCNTKLibrary.hを含んでいました。私は、コンパイラは私にこのエラー与えプロジェクト構築：

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このcntk xorの実装を改善するには

私はcntk（python）で "xor problem"を実装しました。現在のところ、この問題は時折のみ解決されます。どのようにしてより信頼性の高いネットワークを実装できますか？開始ランダムウェイトが最適に近いときはいつでも問題が解決されると思います。私は損失の機能としてbinary_cross_entropyを試しましたが、改善されませんでした。私はtanhを非線形関数として試しましたが、