Scienza dei dati cnn

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Come impostare batch_size, steps_per epoch e fasi di validazione

Sto iniziando a imparare le CNN usando Keras. Sto usando il backend theano. Non capisco come impostare i valori su: dimensione del lotto, passi per epoca, validation_steps. Quale dovrebbe essere il valore impostato su batch_size, i passaggi per epoca e i passaggi di convalida se ho 240.000 campioni nel set …

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Perché funzionano le reti neurali convoluzionali?

Ho sentito spesso persone dire che il motivo per cui le reti neurali convoluzionali sono ancora poco comprese. È noto perché le reti neurali convoluzionali finiscono sempre per apprendere caratteristiche sempre più sofisticate mentre saliamo di livello? Cosa li ha spinti a creare una tale serie di funzionalità e questo …

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propagazione indietro nella CNN

Ho la seguente CNN: Comincio con un'immagine di input di dimensioni 5x5 Quindi applico la convoluzione usando il kernel 2x2 e stride = 1, che produce una mappa delle caratteristiche di dimensioni 4x4. Quindi applico 2x2 max-pooling con stride = 2, che riduce la mappa delle caratteristiche a dimensioni 2x2. …

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Come aggiungere funzionalità non immagine lungo le immagini laterali come input delle CNN

Sto addestrando una rete neurale convoluzionale per classificare le immagini in condizioni di nebbia (3 classi). Tuttavia, per ciascuna delle circa 150.000 immagini ho anche quattro variabili meteorologiche disponibili che potrebbero aiutare a prevedere le classi delle immagini. Mi chiedevo come avrei potuto aggiungere le variabili meteorologiche (ad es. Temperatura, …

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Qual è la differenza tra upsampling e upsampling bi-lineare in una CNN?

Sto cercando di capire questo documento e non sono sicuro di cosa sia il upsampling bi-lineare. Qualcuno può spiegare questo ad alto livello? https://arxiv.org/abs/1606.00915

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Aggiornamento dei pesi dei filtri in una CNN

Attualmente sto cercando di capire l'architettura di una CNN. Comprendo la convoluzione, il livello ReLU, il livello di pooling e il livello completamente connesso. Tuttavia, sono ancora confuso riguardo ai pesi. In una normale rete neurale, ogni neurone ha il suo peso. Nello strato completamente connesso, ogni neurone avrebbe anche …

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Quante celle LSTM dovrei usare?

Esistono delle regole empiriche (o regole effettive) relative alla quantità minima, massima e "ragionevole" di celle LSTM che dovrei usare? In particolare mi riferisco a BasicLSTMCell di TensorFlow e num_unitsproprietà. Si prega di supporre che ho un problema di classificazione definito da: t - number of time steps n - …

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Effetto di NON modificare i pesi del filtro della CNN durante il backprop

Qual è l'effetto di NON modificare i pesi del filtro di una CNN durante la backpropagation? Ho modificato solo i pesi dei livelli completamente collegati durante l'allenamento sul set di dati MNIST e ho comunque raggiunto una precisione del 99%.

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Segmentazione delle immagini senza supervisione

Sto provando a implementare un algoritmo in cui data un'immagine con diversi oggetti su una tabella piana, desiderato è l'output di maschere di segmentazione per ogni oggetto. A differenza della CNN, l'obiettivo qui è quello di rilevare oggetti in un ambiente sconosciuto. Quali sono gli approcci migliori a questo problema? …

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Quali sono le differenze tra Convolutional1D, Convolutional2D e Convolutional3D?

Ho imparato a conoscere le reti neurali convoluzionali. Guardando Kerasesempi, mi sono imbattuto in tre diversi metodi di convoluzione. Vale a dire, 1D, 2D e 3D. Quali sono le differenze tra questi tre strati? Quali sono i loro casi d'uso? Ci sono alcuni link o riferimenti per mostrare i loro …

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Relazione tra convoluzione in matematica e CNN

Ho letto la spiegazione della convoluzione e la capisco fino a un certo punto. Qualcuno può aiutarmi a capire come questa operazione si collega alla convoluzione nelle reti neurali convoluzionali? È una funzione simile a un filtro gche applica peso?

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Che cosa sono "VGG54" e "VGG22" derivati dalla CNG VGG19?

Nel documento Super-risoluzione singola immagine foto-realistica che utilizza una rete contraddittoria generativa di Christian Ledig et al., La distanza tra le immagini (utilizzate nella funzione di perdita) viene calcolata dalle mappe caratteristiche estratte dalla rete VGG19. I due usati nell'articolo sono (un po 'confusi) chiamati VGG22 e VGG54. Cosa sono …

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Perché le RNN di solito hanno meno livelli nascosti rispetto alle CNN?

Le CNN possono avere centinaia di livelli nascosti e poiché sono spesso utilizzati con i dati delle immagini, avere molti livelli acquisisce una maggiore complessità. Tuttavia, per quanto ho visto, gli RNN di solito hanno pochi livelli, ad esempio 2-4. Ad esempio, per la classificazione dell'elettrocardiogramma (ECG), ho visto documenti …

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Errore di memoria quando si utilizzano più layer nel modello CNN

Sul mio Dell Core i7 - 16GB RAM - 4Gb 960m GPU laptop, sto lavorando a un progetto per classificare le immagini CT del polmone usando la CNN 3d. Sto usando la versione CPU di tensorflow. Le immagini sono preparate come dimensione numerica dell'array (25,50,50). Il mio modello CNN aveva …

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