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ケラスでチャンネルワイズ平均を差し引くにはどうすればいいですか？

ラムダ関数を実装して、画像を28x28x1から224x224x3にサイズ変更しました。私はすべてのチャンネルからVGG平均を引く必要があります。私はこれをしようとすると、私はエラーを取得 はTypeError：「テンソル」オブジェクトは、アイテムの割り当てをサポートしていません def try_reshape_to_vgg(x): x = K.repeat_elements(x, 3,

machine-learning tensorflow deep-learning keras tensor 2017-12-18

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正式なTensorflow Docker Imageをroot以外のユーザーとして実行するには？

私は現在、Nvidiaの-ドッカーと公式Tensorflowドッカーコンテナ（GPU）を実行します。 https://hub.docker.com/r/tensorflow/tensorflow/ ​​ しかし、私は、デフォルトのユーザーを設定する方法を見つけることができませんコンテナこのコンテナのデフォルトのユーザーは "root"です。これは、セキュリティ面で危険で、共有フォルダにrootアク

docker tensorflow deep-learning dockerfile 2017-12-18

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画像の正規化を行う正しい方法はどれですか？

ニューラルネットワークトレーニングのために列車を準備するとき、私は2つの可能な方法を見つける。 伝統的な方法：全体の訓練に平均値を計算するには、ネットワークに送信する前に画像ごとにこの固定平均値をを設定し、マイナス。同様の方法で標準偏差を処理す​​る。 テンソルフローは、の画像で正規化を行う関数tf.image.per_image_standardizationを提供しています。 私はより適切であ

python tensorflow neural-network deep-learning data-science 2017-12-18

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PyTorchの埋め込みがスパースレイヤーとして実装されているのはなぜですか？ PyTorchで

Embeddingレイヤーを制限して、「スパースレイヤー」の下にリストされています： オプティマイザの限られた数がまばらなグラデーションをサポートすることに留意してください：現在、それはoptim.SGD（CUDAとCPU）、およびOPTIMです.Adagrad（cpu） この理由は何ですか？たとえばKerasでは、任意のオプティマイザを使用して埋め込みレイヤを使用してアーキテクチャをトレーニング

neural-network deep-learning pytorch 2017-12-18

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テンソルフローとシグモイドクロスエントロピー損失との比較

TensorFlowを使用してマルチラベル分類を実装しようとしています（つまり、各出力パターンには多くのアクティブユニットがあります）。この問題は、クラスの不均衡（ラベル分布を非常に疎らにするラベル分布のものよりはるかにゼロ）を有する。 問題に取り組む最も良い方法は、tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits機能を使用することです。しかし、私はこのランタイムエ

tensorflow deep-learning multilabel-classification cross-entropy 2017-12-18

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Keras Lambdaレイヤーを使用して2次元をマージしてTransposeを使う方法

私は形状のベクトル（1,9,128）を持っています。私はそれを（128,9）に変換する必要がありますが、単純な形では変換できません。 1と9をマージしてから転置したい。ケラスのラムダレイヤーでどうすればいいですか？ありがとう

deep-learning keras 2017-12-18

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私のネットワークは1つのクラスのみを予測します

CNNを使って6クラスの分類をしようとしています。私が最初に抱える問題は、検証の損失と精度が高いことです。同じ値に固定されているため、妥当性検査の精度は計算されず、低い値に達するまでは計算されません。 それは精度の計算を開始したときに続いて、それがひどく悪い行く： 。私は、次のネット使用しています：ラベルが正しいことを私がチェックしている inp = Input(shape=input_shape

machine-learning neural-network deep-learning keras conv-neural-network 2017-12-18

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Keras：ビッグワンホットエンコーディング：binary_crossentropyまたはcategorical_crossentropy

私は入力データが4096項の周波数逆文書頻度で構成されるテキスト分類モデルを訓練しています。 私の出力は416種類です。各データは3つのカテゴリを持っているので、3つのものは、413個のゼロ（ワンホット・エンコーディング） の配列である私のモデルは次のようになります。私はそれを訓練するとき model = Sequential() model.add(Dense(2048, activation

machine-learning neural-network deep-learning keras 2017-12-19

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DCGANで弁別器がどのように機能しますか？

私はDCGANについて勉強しています。 Ian Goodfellowの自然なGANでは、discriminator Modelは確率を意味するスカラー値を1つ出力します。 しかし、DCGANの弁別器はCNNアーキテクチャで設計されています。私はCNNの出力がクラス確率のベクトルであることを知っています。 したがって、DCGANでディスクリミネータがどのように機能しますか？ DCGANの弁別器の出力

deep-learning dcgan 2017-12-19

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