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どのようにしてメタ情報で畳み込みニューラルネットワークを充実させることができますか？

私は、提供されたメタ情報でCNNをどのように充実させることができるかを非常に理解したいと思います。私が理解しているように、CNNは単に画像を見て、時間、気象条件などの既存のメタパラメータを見ることなくオブジェクトに分類します。 より正確には、ケラスバックエンドにテンソルフローを持つCNN。私は典型的なConv2DとMaxPoolingレイヤーと完全に接続されたモデルをパイプラインの最後に持っていま

tensorflow computer-vision keras artificial-intelligence conv-neural-network 2017-12-14

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ケラス損失関数を定数で掛ける

組み込みケラス損失関数を定数で記号的に掛けることは可能ですか？たとえば、2つの出力の損失の線形結合が必要な場合。 私は独自の損失関数を書くことができましたが、それはPythonコードであり、記号的なKerasではなくコンパイルされませんか？私は純粋なケラス（またはTF）でそれを行う方法を探しています

tensorflow keras 2017-12-15

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私の訓練の損失は定期的なスパイクを持っていますか？

私はこの問題の最下部にリンクされているKerasオブジェクト検出モデルを訓練していますが、私の問題はKerasや訓練しようとしている特定のモデル（SSD）ではなく、データはトレーニング中にモデルに渡されます。 はここに私の問題（下の画像を参照）である。 私のトレーニング損失が全体的に減少しているが、それは鋭い通常のスパイクを示しています。 をx軸上の単位訓練されていないエポックを、数十のトレーニン

deep-learning keras 2017-12-15

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ValueError：target：expected model_2がshape（None、252、252、1）を持っているが、形状（300,128,128,3）の配列を持っているとエラーが発生しました

こんにちは私は1クラス分類用の画像分類器を構築していますValueError：ターゲットを確認する際にエラーが発生しました：model_2にshape（None、252、252、1）が含まれていると予想されますが、配列には次のようなものがあります。形状（300、128、128、3）。） num_of_samples = img_data.shape[0] labels = np.ones((nu

python image-processing machine-learning keras autoencoder 2017-12-16

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ケラスのエラーサーフェスをどのように視覚化するのですか？

多くの書籍で、ニューラルネットワークのグローバルな最小値と収束を伴うエラーサーフェスの美しい写真が見られます。どのように私はkerasに似たようなものを可視化することができますか？つまり、エラーの表面を含み、私のモデルがどのようにグローバルな最小誤差を達成するために収束しているか？以下はそのようなイラストのイメージ例です。 thisリンクにはさまざまなオプティマイザのアニメーションイラストがありま

keras 2017-12-16

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python - Kerasで予測しようとするときにnanを返す

学校プロジェクトでは、kerasフレームワークを使用してデータを予測しようとしていますが、予測データを取得しようとすると 'nan' ソースコード： X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=5) # create model model = Sequential

python machine-learning keras 2017-12-16

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怠惰な畳み込みニューラルネットワークを防ぐには？

遅延畳み込みニューラルネットワークを防止する方法は？私はKERASでトレーニングした後、「怠惰なCNN」で終わります。入力が何であれ、出力は一定です。問題は何だと思いますか？ 私はNVIDIAのセルフドライブカーのエンドツーエンドラーニングの実験を繰り返そうとしますthe paper。絶対に、私は本当の車を持っていませんが、Udacityのsimulatorです。シミュレータは、車の前景に関する図

machine-learning computer-vision keras conv-neural-network robotics 2017-12-16

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ニューラルネットワークの出力でチェスの合法性のようなルールを適用するにはどうすればよいですか？

チェスルールのようなルールをニューラルネットワークに適用すると、ネットワークは無効な移動を予測/訓練しません。

machine-learning tensorflow neural-network keras lstm 2017-12-16

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MNISTデータセットの転送学習方法

私は、VGG/Inceptionを使用してMNISTデータセットの転送学習を使用しようとしています。しかし、これらのネットワークはどちらも少なくとも224x224x3サイズの画像を受け入れます。どのように私は28x28x1のMNIST画像を224x224x3にリサイズして、転送を行うことができますか？

machine-learning tensorflow deep-learning keras mnist 2017-12-17

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