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サービングTensorflow：大モデル、いるProtobufエラー

私はTensorflowサービングで大きな（1.2ギガバイトの大きさ）のモデルを提供するためにしようとしていますが、私は取得しています： 2017-12-02 21:55:57.711317: I external/org_tensorflow/tensorflow/cc/saved_model/loader.cc:236] Loading SavedModel from: ... [libpr

c++ machine-learning tensorflow deep-learning tensorflow-serving 2017-12-02

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なぜ畳み込みニューラルネットワークの3つのチャンネルが

私は理解したい理由のような3つのチャンネルの画像6 * 6 * 3時に3 * 3とCONVOL * 3フィルタ生成のみ4 * 4 ではありません。4 * 4 * 3

python neural-network computer-vision deep-learning conv-neural-network 2017-12-03

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日付形式のLSTMエラー

これは深い学習の私の最初の試みです、このコードの目的はFOREX市場の方向を予測することです。ここで はコードです：ここでは import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from keras.laye

python deep-learning lstm forex 2017-12-03

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プール層と先行畳み込み層の深さは同じでなければなりません。しかし、それは同じではありませんが、親切に私は解決策に

model = Sequential() model.add(keras.layers.InputLayer(input_shape=input_shape)) model.add(keras.layers.convolutional.Conv2D(filters, filtersize, strides=(1, 1), padding='valid', data_format="chan

python deep-learning keras data-science keras-layer 2017-12-03

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Tensorflowオブジェクト検出APIのクラス名とスコアの印刷

Tensorflowオブジェクト検出APIを使用していますが、すべて機能していますが、必要なものすべて{オブジェクト名、スコア}などの形式のdictまたは配列を出力したいと思いますオブジェクト名とスコアです。 with detection_graph.as_default(): with tf.Session(graph=detection_graph) as sess: #

python tensorflow deep-learning object-detection 2017-12-04

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MxNetを使用してニューラルネットワークをトレーニングする際に、いくつかのドロップアウトを設定するにはどうすればよいですか？

MxNetを使用してディープコンボルーションニューラルネットワークをトレーニングする場合、オーバーフィットを減らすためにドロップアウトの量を最も簡単にする方法は何ですか？手動でネットワークアーキテクチャにドロップアウトを実装せずにドロップアウトレートを追加する方法はありますか？

deep-learning mxnet 2017-12-04

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ケラスで継続目標値を予測できますか？

これは私が持っているデータの例です。 dfの長さは1778360です。 検索用語は、検索エンジンで人が入力するクエリです。 CR（コンバージョン率）は連続した数値です。 0から無制限に開始されます。 Search term CR 0 asos french connection lined mac 100 1 hugo boss polo black 50 2 women'

python neural-network deep-learning keras text-classification 2017-12-04

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PyTorchでVGG-Face記述子を設定する

私は、私のプロジェクトにVGG-Face記述子モデル（http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/vgg_face/）を使用しようとしています。私がしたいのは、単に入力画像からネットワークの出力を得ることだけです。 私はMatConvNet、Caffe、PyTorchのいずれも使用していないので、PyTorchをランダムに選んでいます。 （torch.lega

python deep-learning torch face-recognition pytorch 2017-12-05

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音楽エンコーディングのスパイラルロス機能

私は音楽生成のためのオートエンコーダーを開発しようとしています。その目的のために、私は音楽的関係を捉える損失関数を開発しようとしています。 私の現在のアイデアは、システムが異なるオクターブで同じ音符を予測すると、音符が間違っている場合よりも損失が小さくなるはずであるという「螺旋」損失関数です。さらに、BやDからCのような正しい音符に近い音符も小さな損失を持つべきです。これは概念的には、コイルまたは

deep-learning music pytorch autoencoder 2017-12-05

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CNNにはどのような高速損失の収束が示されていますか？

私は2つの貴様DLライブラリ（カフェE Tensorflow）で2 CNNs（AlexNetのE GoogLeNet）を訓練しています。ネットワークは各ライブラリの開発チームによって実装されました（hereおよびhere） 元のImagenetデータセットを1カテゴリの1024画像に縮小しましたが、ネットワーク上で分類するために1000カテゴリを設定しました。 処理単位（CPU/GPU）とバッチサ

batch-file tensorflow deep-learning caffe loss 2017-12-05

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