convolution

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Tensorflow CNN - 私はCNNを複製しようとしているソフトマックス層入力

として緻密層は https://pdfs.semanticscholar.org/3b57/85ca3c29c963ae396c2f94ba1a805c787cc8.pdf に説明し、私は最後の層で立ち往生しています。私はこのようなcnnをモデル化しました # Model function for CNN def cnn_model_fn(features, labels, mode):

python tensorflow convolution softmax 2017-06-14

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ケラス - 重量とカーネルレギュライザーと同じです

ウェブ全体私はKerasのweight regularizerについて読んでいますが、仕様で見つけることができません。私はそこにカーネルの正式化者しか見ることができません。カーネルはある種の重み付けされているので、同じことを前提としています。私は正しい？

python keras convolution weight 2017-06-14

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台形カーネルのPython

私は、台形カーネルをPythonで実装したかったのですが（おそらく、numpyやscipyを使って）、畳み込みのためには、台形モジュールにTrapezoidal1Dkernelとして入っているものと同じように実装したいと思っていました。私は台形波で畳み込みを試みましたが、結果は満足できませんでした。私は、z印刷する場合 def trapzoid_signal(t, width=2., slope=

python-3.x numpy scipy convolution 2017-06-15

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Keras畳み込みネットワークを使用したメモリの問題

私はBig Dataを使用したMLには非常に新しく、以前は犬/猫の分類にKerasの一般的な畳み込みの例を使っていましたが、同様のアプローチを画像セットに適用すると、メモリの問題。 私のデータセットは、10048×1687ピクセルの非常に長い画像で構成されています。メモリの問題を回避するために、バッチサイズ1を使用して、モデルに一度に1つのイメージをフィードします。 このモデルには2つの畳み込みレ

python memory computer-vision keras convolution 2017-06-15

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CNN：入力ストライド対出力ストライド

「セマンティックセグメンテーションのための完全畳み込みネットワーク」 の著者は、デコンボリューションのコンテキストで入力ストライドと出力ストライドを区別しています。 これらの用語はどう違うのですか？

conv-neural-network convolution deconvolution 2017-06-16

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Kerasで任意のカーネルを使ってコンボリューション層を初期化する方法は？

Kerasで定義されていない特定のカーネルで畳み込みレイヤーを初期化します。次のように def init_f(shape): ker=np.zeros((shape,shape)) ker[int(np.floor(shape/2)),int(np.floor(shape/2))]=1 return ker コンボリューション層が設計されています： mode

initialization neural-network keras convolution keras-layer 2017-06-20

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Inception-v3 transfer learning「フリーズ」レイヤー

私は、転送学習にInception-v3ネットワークを使用しました。ネットワークの最初の172のレイヤーは「フリーズ」されています。しかし、Inception-v3ネットワークには48層しかありません。 「余分な」層はどこから来たのですか？ ありがとうございます。

machine-learning deep-learning artificial-intelligence classification convolution 2017-06-21

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tensorflow convnetは、複数のGPUでモデルを複製するだけですか？

私は現在画像認識のためにTensorflow convnetを実行しています。より複雑なグラフ、バッチサイズ、および入力次元を可能にするために新しいGPUを購入することを検討しています。私はthisのような記事を読んでいますが、AWS GPUインスタンスを使って電卓を訓練することはお勧めしませんが、より多くの意見が常に歓迎されます。 私はTensorflowのガイド'Training a Mode

tensorflow convolution multi-gpu tensorflow-gpu 2017-06-22

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深いニューラルネットワークモデルを追加データで継続してトレーニングすることはできますか？

私は音声データを訓練するモデルを持っています。私は小さなデータセットを持っているので、最初は常にエポック0からトレーニングします。私のデータセットが大きくなるにつれて、既存のモデルの追加データを訓練するのが有効なのでしょうか？ たとえば、私は100,000サンプルと30エポックで訓練されたモデルを持っています。次に、20,000サンプルを追加し、30エポックでトレーニングを開始し、120,000サ

neural-network deep-learning convolution 2017-06-25

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