Domande taggate «convnet»

Per domande su "Reti neurali convoluzionali" (CNN)

Ci sono studi che esaminano l'abbandono rispetto ad altre regolarizzazioni?

Sono stati pubblicati articoli che mostrano differenze nei metodi di regolarizzazione delle reti neurali, preferibilmente su domini diversi (o almeno set di dati diversi)? Lo sto chiedendo perché al momento ho la sensazione che la maggior parte delle persone sembri usare solo il dropout per la regolarizzazione nella visione artificiale. …

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ModelCheckpoint di keras non funziona

Sto cercando di formare un modello in keras e sto usando ModelCheckpoint per salvare il modello migliore in base a una metrica di convalida monitorata (nel mio caso l' indice Jaccard ). Mentre vedo il modello migliorare in tensorboard, quando provo a caricare i pesi e valutare il modello non …

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Modi per ricostruire pixel mescolati di un file video?

Supponiamo di avere un file video in cui l'ordine dei pixel è stato mischiato una volta. Cioè, un ordine casuale è stato definito una volta e applicato a tutti i frame. Esiste un approccio noto per il recupero dell'ordine iniziale dei pixel? Ho alcune idee sul recupero della topologia iniziale …

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Le convoluzioni "appiattiscono le immagini"?

Sto cercando una buona spiegazione di come funzionano le convoluzioni nell'apprendimento profondo quando applicate a immagini multicanale. Ad esempio, supponiamo che io abbia un'immagine di 100 x 100 pixel con tre canali, RGB. Il tensore di input avrebbe quindi dimensioni 100 x 100 x 3. Se applico una convoluzione con …

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Perché "Profondità = rappresentazione semantica" nelle reti neurali convoluzionali?

Stavo guardando alcuni video online sulle reti convoluzionali e l'oratore stava discutendo il concetto di far passare un filtro su un'immagine. Ha detto, ed è anche mostrato nell'immagine qui sotto, che "Profondità = rappresentazione semantica". Sembra bello, ma non sono sicuro di cosa sia così speciale ridurre la dimensione spaziale …

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Reti neurali convoluzionali in R

Non vedo un pacchetto per fare reti neurali convoluzionali in R. Qualcuno ha implementato questo tipo di algoritmo in R?

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In che modo il deep learning aiuta a rilevare più oggetti in una singola immagine?

Diciamo che ci sono due macchine in un'immagine. Come può rilevare queste auto, dato che può rilevare una singola auto in un'immagine?

8 deep-learning convnet object-recognition

aumento dei dati quando si utilizza flow_from_directory nella CNN

Voglio usare un piccolo set di dati per creare un modello CNN. Quindi, sto usando l'aumento dei dati per aumentare il set di dati del treno. Dovrei usare tutte le tecniche di aumento (argomenti) elencate qui ? Ho notato che l'aggiunta di molti argomenti riduce l'accuratezza del modello e rende …

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