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イメージセグメンテーションのためにCNNをトレーニングしている間に、私の損失はどのように急増しますか？

私はケア1.2.2とテンソル1.4.0のバックエンドを使用しています。 私はunetアーキテクチャを使用しています。私は650x650ピクセルと6つのシャネルの708イメージを持っています。ミラーリングと回転でデータセットを増強し、合計4248枚の画像を作成しました。 私は2つのクラスを持って、私の損失関数はこの1つである： def jaccard_coef_loss(y_true, y_pred

tensorflow deep-learning keras image-segmentation loss-function 2017-12-28

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スリムなインポートエラー：「パス」はない<クラスの_frozen_importlib_external._NamespacePath '>、いずれかのリストである必要があります

私はスパイダーとスリムインポートする場合： ： import tensorflow.contrib.slim as slim 誤りがあります RuntimeError: 'path' must be None or a list, not <class'_frozen_importlib_external._NamespacePath'> そしてjupyterノートokです。

python tensorflow deep-learning spyder 2017-12-29

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なぜこのニューラルネットワークは何も学習しませんか？

私はTensorFlowを学んでおり、TensorFlowの初心者のためのMNISTで説明されているような単純なニューラルネットワークを実装していました。ここにはlinkがあります。予想通り、精度は約80〜90％でした。 次に、ConvNetを使用しているエキスパートのためのMNISTでした。それを実装する代わりに、私は初心者の部分を改善することに決めました。私はNeural Netsについて知っ

python tensorflow machine-learning neural-network deep-learning 2017-12-29

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テスト/検証のデータ増強セット？

訓練とテストセットの両方でデータを増やす（サンプルをプログラムで追加する、画像からなるデータセットの場合はランダムな作物など）か、訓練データセットだけを使用するのが一般的です。

machine-learning deep-learning 2017-12-29

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テキスト分類でWEKAのMultilayerPerceptronを使用した出力が正しくない

私はデータを分類するためにMultilayerPerceptronニューラルネットワークを使用しようとしています。しかし、どのような設定を試しても、私はいつも50％の正しい結果しか得られていないようです。私は、他の分類子が同じデータセットを使用してより信憑性の高い結果を提供するように見えることを確認することができます。 私のデータは 'string、nominal'の形式です。 前処理についてもう

java neural-network deep-learning weka 2017-12-30

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最高のモデルが論文に記述されているように、xceptionモデルがケラスにありますか？

私はXceptionの論文を読んでいました。この論文では、4.7節で言及されているように、最良の結果は、活性化なしでも有効です。今ではケラスのツールボックスを使ったビデオでこのネットワークを使いたいけど、ケラスのモデルは 'ReLU'アクティベーション機能を使っています。ケラスのモデルが最良のモデルを返すか、reluレイヤーを省略した方が良いでしょうか？

deep-learning keras conv-neural-network 2017-12-30

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実際にCaffeのnet.params [layer] .diffに格納されているものは？

私はnet.params [layer] .diffがウェイト、すなわちnet.params [layer] .dataに対する損失関数の導関数でなければならないことを知っていますが、次の例では混乱します.3層（ip1 、ip2、ip3）完全に接続されたネット。 import caffe caffe.set_mode_cpu() import numpy as np

deep-learning caffe pycaffe 2017-12-31

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Keras - model.predict（画像）[0]

私は以下の文に出くわしたと何[0]は意味のわからなかった：だから model.predict(image)[0] は、私が一度上記のステートメントのためにプリントアウトしました[0]と[0]と一度せずに、次のように： print model.predict(image) [[ 0.99335432 0.00664574]] print model.predict(image)[0]

python neural-network deep-learning keras predict 2017-12-31

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