เนื่องจากฉันมีตัวแยกประเภทตามคะแนนแพตช์เดียว ฉันจึงต้องการรวมการคาดการณ์ที่เครือข่ายสร้างขึ้นสำหรับรูปภาพต่างๆ จาก https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/src/caffe/proto/caffe.proto , การลดขนาด ไม่รองรับการทำงานบนแกนที่แตกต่างจากแกนสุดท้าย...

มีแนวทางในการฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมแบบสลับชั้น (แทนที่จะเป็นแบบ end-to-end) เพื่อทำความเข้าใจว่าแต่ละเลเยอร์มีส่วนช่วยในประสิทธิภาพของสถาปัตยกรรมขั้นสุดท้ายอย่างไร

ฉันพยายามเพิ่มการวัดเพิ่มเติมให้กับโค้ดการฝึกอบรมของฉันสำหรับ CNN โดยใช้ฟังก์ชันจากโมดูลย่อย tf.metrics เช่น tf.metrics.accuracy(y_labels, y_predicted) และค่าที่เทียบเท่าเพื่อความแม่นยำหรือการเรียกคืน...

ฉันกำลังพยายามกรอกโค้ดสำหรับปัญหาการจัดหมวดหมู่ (การจัดหมวดหมู่รูปภาพ) ในสภาพแวดล้อมของ Python ฉันสร้าง NN 5 เลเยอร์โดยมีจำนวนเซลล์ประสาทที่กำหนด โดยใช้เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพการไล่ระดับสีจากไลบรารีเทนเซอร์โฟลว์ โค้ด 'สมบูรณ์'...

ฉันกำลังพยายามใช้ Convolutional LSTM เพียงเซลล์เดียวและส่งเทนเซอร์ (1,3,128,128) เข้าไป ฉันได้รับข้อผิดพลาดขนาดไม่ตรงกัน class ConvLSTMCell(nn.Module): def __init__(self, input_size, input_dim, hidden_dim, kernel_size, bias):...

ฉันมีไบนารีมาสก์สำหรับแต่ละรูปภาพ โดยแต่ละพิกเซลมาสก์มีค่า 0 หรือ 255 ตอนนี้เนื่องจากการแบ่งส่วนรูปภาพของฉันต้องการรูปภาพในขนาดคงที่ ฉันจึงต้องปรับขนาดรูปภาพและมาสก์ อย่างไรก็ตาม เมื่อฉันปรับขนาดรูปภาพ จะมีตำแหน่งในมาสก์ที่มีค่ามากกว่า 0 แต่น้อยกว่า...

สวัสดี ฉันต้องการข้อกำหนดการทำให้เป็นมาตรฐานที่กำหนดเองเพื่อเพิ่มลงในฟังก์ชันการสูญเสีย (เอนโทรปีข้ามไบนารี) ของฉัน ใครสามารถช่วยฉันเกี่ยวกับไวยากรณ์ Tensorflow เพื่อใช้งานสิ่งนี้ได้บ้าง...

หากมีอินพุต 6x6 พิกเซลและ 3 ช่องสัญญาณและช่องว่างภายในและก้าวเท้ามีค่าเท่ากับ 1 และขนาดเคอร์เนลคือ 4x4 เอาต์พุตควรมีเพียง 1 แชนเนล คุณจะคำนวณจำนวนน้ำหนักที่ไม่ซ้ำกันในเลเยอร์ได้อย่างไร...