«cnn» 태그된 질문

Keras를 사용하여 CNN을 배우기 시작했습니다. Theano 백엔드를 사용하고 있습니다. 값을 설정하는 방법을 이해하지 못합니다. batch_size, 에포크 당 단계, validation_steps. batch_size트레이닝 세트에 240,000 개의 샘플이 있고 테스트 세트에 80,000 개의 샘플이있는 경우 값 은 에포크 당 단계 및 검증 단계로 설정되어야합니까?

26 machine-learning  keras  cnn 

나는 종종 사람들이 왜 회선 신경망이 여전히 잘 이해되지 않는다고 말하는 것을 들었습니다. Convolutional Neural Networks가 계층을 올라갈 때 점점 더 정교한 기능을 배우는 이유는 무엇입니까? 그로 인해 이러한 기능 스택이 만들어졌으며 다른 유형의 심층 신경망에도 적용됩니까?

22 machine-learning  neural-network  deep-learning  convnet  cnn 

다음과 같은 CNN이 있습니다. 5x5 크기의 입력 이미지로 시작합니다. 그런 다음 2x2 커널과 stride = 1을 사용하여 회선을 적용하여 크기가 4x4 인 기능 맵을 생성합니다. 그런 다음 stride = 2로 2x2 최대 풀링을 적용하여 기능 맵을 크기 2x2로 줄입니다. 그런 다음 로지스틱 시그 모이 드를 적용합니다. 그런 다음 2 개의 …

15 machine-learning  convnet  backpropagation  cnn  kernel 

안개 조건 (3 클래스)에서 이미지를 분류하기 위해 회선 신경 네트워크를 훈련하고 있습니다. 그러나 약 150.000 개의 이미지 각각에 대해 이미지 클래스를 예측하는 데 도움이되는 4 가지 기상 변수가 있습니다. 기존 CNN 구조에 기상 변수 (예 : 온도, 풍속)를 추가하여 분류에 도움을 줄 수있는 방법이 궁금했습니다. 내가 이미 생각할 수있는 한 …

14 machine-learning  neural-network  deep-learning  tensorflow  cnn 

이 논문을 이해하려고 노력하고 있으며 이중 선형 업 샘플링이 무엇인지 확실하지 않습니다. 누구나 이것을 높은 수준으로 설명 할 수 있습니까? https://arxiv.org/abs/1606.00915

13 deep-learning  convnet  cnn  convolution 

사용해야하는 최소, 최대 및 "합리적인"양의 LSTM 셀과 관련된 경험 법칙 (또는 실제 규칙)이 있습니까? 특히 TensorFlow 및 속성의 BasicLSTMCell 과 관련이 num_units있습니다. 분류 문제가 다음과 같이 정의되었다고 가정하십시오. t - number of time steps n - length of input vector in each time step m - length of output vector …

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평면 테이블에 여러 객체가있는 이미지가 주어진 경우 각 객체에 대한 세그먼트 화 마스크의 출력이 필요한 알고리즘을 구현하려고합니다. CNN과 달리, 여기서 목표는 익숙하지 않은 환경에서 객체를 감지하는 것입니다. 이 문제에 대한 최선의 접근 방법은 무엇입니까? 또한 온라인으로 사용할 수있는 구현 예제가 있습니까? 편집 : 죄송합니다. 질문이 약간 오도되었을 수 있습니다. "친숙하지 …

11 machine-learning  deep-learning  cnn  computer-vision  object-detection 

역 전파 동안 CNN의 필터 가중치를 변경하지 않으면 어떤 효과가 있습니까? MNIST 데이터 세트를 학습하는 동안 완전히 연결된 레이어 가중치 만 변경했지만 여전히 99 %의 정확도를 달성했습니다.

10 machine-learning  cnn  mnist 

Convolutional Neural Networks에 대해 배웠습니다. Keras예제를 볼 때 세 가지 다른 회선 방법을 발견했습니다. 즉, 1D, 2D 및 3D입니다. 이 세 계층의 차이점은 무엇입니까? 그들의 사용 사례는 무엇입니까? 유스 케이스를 보여주는 링크 또는 참조가 있습니까?

10 machine-learning  neural-network  deep-learning  keras  cnn 

내 Dell 코어 i7-16GB RAM-4gb 960m GPU 랩톱에서 3d CNN을 사용하여 폐 CT 이미지를 분류하는 프로젝트를 진행하고 있습니다. CPU 버전의 tensorflow를 사용하고 있습니다. 이미지는 numpy 배열 크기 (25,50,50)로 준비됩니다. 내 CNN 모델에는 2 개의 conv 레이어, 2 개의 maxpool 레이어, 1 개의 FC 레이어 및 출력 레이어가있었습니다. 이 아키텍처를 통해 …

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