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Pythonで間違ったバージョンの関数が呼び出されました

私は、Jupiter NotebookのKeras/TensorflowでInception V3モデルの最上位レイヤを取得しようとしています。 Inception V3モデルとその重みを正しく取得できました。 次のコードスニペットを使用してFully Connectedレイヤ（最上位レイヤ）を取得しようとしています。 base_model = InceptionV3(weights=weight

python tensorflow deep-learning keras 2017-12-13

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ディープラーニングを用いた回帰における多重出力の取得

手のRGB画像と手のキーポイントの3D位置がデータセットとして与えられているので、DLの回帰問題としてこれを行いたいと思います。この場合、入力はRGB画像になり、出力はキーポイントの3D位置を推定する必要があります。 回帰に関するいくつかの情報を見てきましたが、そのほとんどが単一の値を推定しようとしています。一度に複数の値（または出力）を見積もることは可能ですか？ 今のところ私はこれをcodeと言

deep-learning regression 2017-12-13

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Pytorchで上限JSD損失を実装する方法は？

私はpytorchを使ってTextGANを "複製"しようとしています。私はpytorchを初めて使っています。私の現在の懸念はL_G（式7ページ3）を複製することであり、ここでは私の現在のコードです：それは作品 class JSDLoss(nn.Module): def __init__(self): super(JSDLoss,self).__init__()

python deep-learning pytorch 2017-12-13

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ケラスの予測中にドロップアウトを無効にするにはどうすればいいですか？

私はケラスのニューラルネットワークモデルでドロップアウトを使用しています。ちょっとしたコードは次のようなものです model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(classes)) テストのために、私はpreds = model_1.predict_proba(image)を使用しています。 しかし、テスト中にドロップアウトも発生してはならないスコアを予測する

machine-learning neural-network deep-learning keras keras-layer 2017-12-13

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可変サイズの画像をケラスの入力として与える方法

私はテンソルフローバックエンドのケラスを使って2つのクラスの画像分類のコードを書いています。私の画像はコンピュータのフォルダに保存されていて、私はこれらの画像をケラスモデルの入力として与えたいと思っています。 load_imgは1つの入力イメージしか取らないので、flow(x,y)またはflow_from_directory(directory)のいずれかを使用する必要がありますが、flow(x,

image-processing machine-learning neural-network deep-learning keras 2017-12-13

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テンソルフローとRandomShuffleQueue "不十分な要素（要求された64、現在のサイズ0）"

私は現在tensorFlowで遊んでいて、チュートリアルがちょっと単純であると思っていたとしても、自分のデータを入力しようとすると真の作業が始まります。 私は動物と背景の非常に基本的なデータセットの作曲家を使用しました。 私は3つのtfrecords（train/val/test）を作成しました。 私はそれらを読んで、シンプルなモデルを訓練しようとしました（ここのAlexnet）。 "FLAGS.

python tensorflow deep-learning training-data 2017-12-13

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ディープニューラルネットワークの精度における極小値

精度グラフに極小値を示すディープニューラルネットワークの精度を向上させるために、どのような提案をしますか？

machine-learning neural-network deep-learning 2017-12-13

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PyTorchの最終レイヤのマスク固有の要素

actionを出力し、不適切な候補をフィルタリングするためにfilterを使用する次のモデルを再生しています。 https://arxiv.org/abs/1702.03274 このモデルでは、最後のsoftmaxレイヤーの後に出力がフィルタリングされます。 action_size==3と仮定しよう。したがって、高密度の&のasoftmaxレイヤーの出力は以下のようになります。 output: [

deep-learning pytorch 2017-12-14

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Tensorflow tfrecordファイルから読み取ることができません

以下のコードを使用してtfrecordsファイルを作成できます。 def _int64_feature(value): return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value])) def _bytes_feature(value): return tf.train.Feature(bytes_li

python tensorflow deep-learning tfrecord 2017-12-14

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Caffeは、複数の出力ブランチを持つブロブのグラジエントをどのように更新しますか？

Caffeは複数の損失をサポートしています。逆伝搬段階では、いくつかのブロブは、異なる損失からくる複数の勾配を有することがある。 Caffeはこのブロブのグラデーションをどのようにしていますか？ 私が知る限り、これはネットワークを設計する際には重要ではないかもしれません。しかし、私が新しいレイヤーを書き込もうとすると、この質問は本当に混乱します。何かありがとう！

machine-learning neural-network deep-learning caffe gradient-descent 2017-12-14

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