«tensorflow» 태그된 질문

물체 감지를 위해 컨볼 루션 신경망에 입력으로 가변 크기의 이미지를 제공 할 수 있습니까? 가능하다면 어떻게 할 수 있습니까? 그러나 이미지를 자르려고하면 이미지의 일부를 잃어 버리고 크기를 조정하려고하면 이미지의 선명도가 사라집니다. 이미지 선명도가 주요 고려 사항 인 경우 고유 네트워크 속성을 사용하는 것이 가장 좋다는 것을 의미합니까?

17 deep-learning  tensorflow  keras  computer-vision  object-detection 

이것은 Convolutional Networks를 사용한 Efficient Object Localization 이라는 논문 과 관련이 있으며, 내가 이해 한 것은 이탈이 2D로 구현 된다는 것입니다. Spatial 2D Dropout의 구현 방식에 대한 Keras의 코드를 읽은 후 기본적으로 [batch_size, 1, 1, num_channels] 형태의 임의의 이진 마스크가 구현됩니다. 그러나이 공간적 2D 드롭 아웃은 모양 [batch_size, height, width, …

14 machine-learning  deep-learning  tensorflow  dropout 

약 20 열 (20 가지 기능)이있는 원시 데이터가 있습니다. 그 중 10 개는 연속적인 데이터이고 10 개는 범주 형입니다. 범주 형 데이터 중 일부는 50 개의 서로 다른 값 (미국)을 가질 수 있습니다. 데이터를 사전 처리 한 후 10 개의 연속 열이 10 개의 준비된 열이되고 10 개의 범주 형 …

13 machine-learning  neural-networks  tensorflow  data-preprocessing  theano 

교차 엔트로피 비용은 회귀와 관련하여 (분류가 아닌) 의미가 있습니까? 그렇다면 TensorFlow를 통해 장난감 예제를 제공 할 수 있습니까? 그렇지 않다면 왜 안됩니까? Michael Nielsen의 Neural Networks 및 Deep Learning 에서 교차 엔트로피에 대해 읽었 으며 회귀 및 분류에 자연스럽게 사용할 수있는 것처럼 보이지만 이후 TensorFlow에서 어떻게 효율적으로 적용하는지 이해할 수 …

13 regression  entropy  tensorflow  cross-entropy 

외부 / ML / DL 필드 Tensorflow를 기반으로 Udacity Deep Learning 과정을 시작했습니다. 과제 3 문제 4 수행; 다음 구성으로 학습 속도를 조정하려고합니다. 배치 크기 128 걸음 수 : 2 개의 에포크를 채우기에 충분 숨겨진 레이어의 크기 : 1024, 305, 75 가중치 초기화 : 표준에서 잘림 sqrt (2 / n)의 …

12 python  machine-learning  tensorflow  deep-learning 

일괄 처리로 10 개의 예를 처리하는 경우 각 예의 손실을 합산 할 수 있지만 각 예의 가중치 업데이트와 관련하여 역전 파는 어떻게 작동합니까? 예를 들면 다음과 같습니다. 예 1-> 손실 = 2 예 2-> 손실 = -2 결과적으로 평균 손실은 0 (E = 0)이되므로 각 가중치와 수렴을 어떻게 업데이트합니까? 우리가 …

12 neural-networks  gradient-descent  backpropagation  tensorflow 

나는 많은 매개 변수에 대한 그리드 검색을 설정했습니다. 이진 분류를 수행하는 Keras 신경망에 가장 적합한 매개 변수를 찾으려고합니다. 출력은 1 또는 0입니다. 약 200 개의 기능이 있습니다. 그리드 검색을 수행했을 때 많은 모델과 매개 변수를 얻었습니다. 가장 좋은 모델에는 다음과 같은 매개 변수가 있습니다. Epochs : 20 Batch Size : …

12 machine-learning  cross-validation  deep-learning  tensorflow  theano 

Tensorflow mnist 튜토리얼 ( https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/tutorials/mnist/mnist_softmax.py )을 따르고 있습니다 . 튜토리얼은 tf.train.Optimizer.minimize(특히 tf.train.GradientDescentOptimizer)를 사용합니다 . 그라디언트를 정의하기 위해 인수가 전달되는 곳이 없습니다. 텐서 흐름은 기본적으로 수치 미분을 사용합니까? 당신이 할 수있는 것처럼 그라디언트를 전달하는 방법이 scipy.optimize.minimize있습니까?

10 python  optimization  tensorflow 

역 전파를 사용하여 분류를 위해 심층 신경망을 훈련하려고합니다. 특히, Tensor Flow 라이브러리를 사용하여 이미지 분류에 회선 신경망을 사용하고 있습니다. 훈련하는 동안 이상한 행동을 겪고 있으며 이것이 전형적인 것인지 또는 내가 잘못하고 있는지 궁금합니다. 그래서 내 컨볼 루션 신경망에는 8 개의 레이어 (5 컨볼 루션, 3 개의 완전히 연결된)가 있습니다. 모든 …

10 machine-learning  classification  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow 

랜덤 푸리에 기능은 커널 기능에 대한 근사치를 제공합니다. SVM 및 Gaussian 프로세스와 같은 다양한 커널 방법에 사용됩니다. 오늘은 TensorFlow 구현을 사용해 보았고 기능의 절반에 대해 음수 값을 얻었습니다. 내가 알기로는 이런 일이 일어나지 않아야합니다. 그래서 나는 원래의 논문으로 되돌아갔습니다. 예상했던 것처럼 기능이 [0,1]에 있어야한다고 말합니다. 그러나 그 설명 (아래 강조 …

10 machine-learning  kernel-smoothing  feature-construction  tensorflow  fourier-transform 

최근 WaveNet 논문에서, 저자는 자신의 모델을 확장 된 회선의 층을 쌓은 것으로 언급합니다. 또한 '정규'컨벌루션과 확장 컨벌루션의 차이점을 설명하는 다음 차트를 생성합니다. 규칙적인 컨볼 루션은 다음과 같습니다. 이것은 필터 크기가 2이고 보폭이 1 인 컨볼 루션으로 4 개의 레이어에 대해 반복됩니다. 그런 다음 모델에서 사용하는 아키텍처를 보여줍니다.이를 확장 된 회선이라고합니다. …

10 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  tensorflow 

예 : 직업 설명에 "영국의 Java Senior Engineer"문장이 있습니다. 나는 2 개 종류로 예측하는 깊은 학습 모델을 사용하려면 : English 와 IT jobs. 기존 분류 모델을 사용하는 경우 softmax마지막 레이어에서 함수가있는 레이블 하나만 예측할 수 있습니다 . 따라서 두 모델 신경망을 사용하여 두 범주 모두에서 "예"/ "아니오"를 예측할 수 있지만 …

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