Domande taggate «conv-neural-network»

Le reti neurali convoluzionali sono un tipo di rete neurale in cui esistono solo sottoinsiemi di possibili connessioni tra strati per creare regioni sovrapposte. Sono comunemente usati per compiti visivi.

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Come gestire i dati gerarchici / nidificati nell'apprendimento automatico
Spiegherò il mio problema con un esempio. Supponiamo di voler prevedere il reddito di un individuo in base ad alcuni attributi: {Età, Genere, Paese, Regione, Città}. Hai un set di dati di allenamento come questo train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", …
29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 
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Come è possibile che la perdita di validazione stia aumentando mentre aumenta anche l'accuratezza della validazione
Sto addestrando una semplice rete neurale sul set di dati CIFAR10. Dopo qualche tempo, la perdita di validazione ha iniziato ad aumentare, mentre aumenta anche l'accuratezza della validazione. La perdita e l'accuratezza del test continuano a migliorare. Com'è possibile? Sembra che se aumenta la perdita di validazione, l'accuratezza dovrebbe diminuire. …
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I gradi di libertà possono essere un numero non intero?
Quando uso GAM, mi dà DF residuo è (ultima riga nel codice). Cosa significa? Andando oltre l'esempio GAM, in generale, il numero di gradi di libertà può essere un numero non intero?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 
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Perché è così importante avere teorie di principio e matematiche per l'apprendimento automatico?
Mi chiedevo, perché è così importante avere l'apprendimento automatico di principio / teorico? Da una prospettiva personale come essere umano, posso capire perché l'apprendimento automatico basato sui principi sarebbe importante: agli umani piace capire cosa stanno facendo, troviamo bellezza e soddisfazione per la comprensione. dal punto di vista della teoria, …
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In che modo la CNN "12" di Krizhevsky ottiene 253.440 neuroni nel primo strato?
In Alex Krizhevsky, et al. La classificazione di Imagenet con reti neurali profonde convoluzionali enumera il numero di neuroni in ogni strato (vedi diagramma sotto). L'input della rete è di 150.528 dimensioni e il numero di neuroni negli strati rimanenti della rete è dato da 253.440–186.624–64.896–64.896–43.264– 4096–4096–1000. Una vista 3D …
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Backpropagation gradiente tramite connessioni salta ResNet
Sono curioso di sapere come i gradienti vengono retro-propagati attraverso una rete neurale usando i moduli ResNet / salta le connessioni. Ho visto un paio di domande su ResNet (ad es. Rete neurale con connessioni skip-layer ) ma questa fa domande specifiche sulla retro-propagazione dei gradienti durante l'allenamento. L'architettura di …
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Perché l'output di softmax non è una buona misura di incertezza per i modelli di Deep Learning?
Lavoro con Convolutional Neural Networks (CNN) da qualche tempo, principalmente su dati di immagine per la segmentazione semantica / segmentazione di istanza. Ho spesso visualizzato il softmax dell'output di rete come una "mappa di calore" per vedere quanto sono alte le attivazioni per pixel per una determinata classe. Ho interpretato …
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Come e perché la normalizzazione batch utilizza le medie mobili per tenere traccia dell'accuratezza del modello mentre si allena?
Stavo leggendo il documento di normalizzazione in lotti (BN) (1) e non capivo la necessità di utilizzare le medie mobili per tenere traccia dell'accuratezza del modello e anche se ho accettato che era la cosa giusta da fare, non capisco cosa stanno facendo esattamente. Per quanto ne so (che ho …
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