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我正在尝试使用野外标记的人脸(Kaggle中的LFW数据集)实现一个人脸识别暹罗网络。有2200个训练对，其中1100个匹配图像对和1100个不匹配图像对。此外，还有1000个测试对，其中500个匹配图像对和500个不匹配图像对。 我已经设计了VGG-16架构的暹罗网络。然而，当我尝试为数据拟合模型时，我得到了这个错误： ? 网络的代码为： from keras.layers
浏览 20提问于2021-01-02得票数 0
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因此，我试图实现关于暹罗神经网络的论文:用判别学习相似性度量，并应用于面对面验证，由Sumit，Raia和Yann LeCun (2005)编写。不过，我使用的是，它有10个类。：ndim=2, found ndim=4一些我看过的
浏览 6提问于2016-07-26得票数 9
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我正在尝试创建一个神经网络模型，它使用曼哈顿LSTM (例如 )返回两个句子的相似度分数。我使用quora-问题对数据集，并使用google生成它们的嵌入。现在，我想像上面的例子一样创建一个LSTM模型并使用它，但是我得到了以下错误：(100000, 1, 768)(from keras.layers import Input, LSTM, Dense
from keras
浏览 4提问于2019-04-10得票数 0
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我正在寻找一个最低限度的应用示例来实现一个(一击)暹罗网络，最好是在Keras。
我很清楚各种各样的数据科学在线网页，以及相应的例子和练习，可以在那里找到。如果有人能向我介绍一些github源代码，或者有人可以共享一些代码或其他源代码，我将非常感激，因为它们为如何在Python或R中实现这样的体系结构提供了一个良好的例子。
浏览 0提问于2020-01-05得票数 3
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我使用Keras构建了一个使用其中一个问题(please see code sample here)的编码格式的暹罗网络。为了简单地解释这一点，我使用预训练的高效网络构建了一个暹罗网络，以便网络的每个副本都会产生一个密集层，然后将其组合成L1相似性输出。 然而，在预测时间内，我只想获得其中一层的密集输出(作为嵌入)。我计划在这些输出上使用各种无监
浏览 18提问于2021-04-18得票数 0
现在，在测试模型时也是这样做的，但问题是:当相机中没有手时，它仍然检测到一些东西(任何-through移动相机)，因为HSV是不准确的，当使用(没有手)的图像被输入到模型时，它仍然给出了80%+的准确性通过图像和代码来训练模型是向下链接的。
我使用TensorflowSharp加载我的模型。对于openCV，我使用的是统一OpenCV ，我有4手势(4个类)，其中每个类有4-4.5k图像，总共有17k图像。我已经尝试从用户输入触摸他的手在哪里，它的工作很好，但当手被移
浏览 2提问于2019-04-02得票数 1
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我正在尝试在自定义的大型数据集上构建暹罗神经网络和
Keras具有ImageDataGenerator，这使得向regular神经网络生成输入数据非常容易。我很感兴趣地使用ImageDataGenerator或类似的方法来训练具有2个(siamese)和3个(triple)输入的网络。在分布式处理程序设计执行程序( )中，由create_pairs方法完成的预处
浏览 4提问于2017-01-13得票数 11
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如何为训练暹罗神经网络准备数据集
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我试图通过建立一个带有角角的人脸识别模型来实现一个暹罗神经网络。以前，我使用分类实现了CNN人脸识别模型(带有keras)，因此我的数据集已经被分成训练数据、训练标签、验证数据、验证标签和测试数据。用于此目的的数据集由226个图像类组成。我使用2799张图像进行训练，226张图片进行验证。现在我想使用数据集来训练一个暹罗神经网络
浏览 1提问于2019-07-02得票数 3
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如何保存暹罗模型的基本网络？
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在构建基本网络之后，我使用以下代码构建我的暹罗网络：img1=Input(shape=(256,256,3))model=Model(inputs=[input1,input2], outputs=[z])
问题是，经过训练后的暹罗网络，我想使用输出的基础网络作为嵌入，以便我可以运行无监督的学习算法然而，当我训练<em
浏览 1提问于2021-04-28得票数 0
我指的是G.Koch等人在本论文中介绍的暹罗神经网络。
暹罗网计算两个嵌入，然后计算L1距离的绝对值，这将是[0，+inf]中的一个值。然后将sigmoid激活函数应用于这个非负输入，因此输出将在[0.5，1]中，对吗？因此，如果两个图像来自同一个类，那么您想要的L1距离应该接近于0，因此sigmoid输出应该接近0.5，但是给它的标签是1(相同的类)；如果两个图像来自不同的类，那么您期望的L1距离应该非常大，因此sigmoid<em
浏览 0提问于2020-10-02得票数 1
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我最近开始使用Tensorflow进行深度学习。我发现这句话model = tf.keras.models.Sequential()有点不同。我不能理解什么是真正的意思，还有其他的深度学习模型吗？我在MatconvNet (卷积神经网络的Matlab库)上做了很多工作。在这里面从来没有看到任何顺序的定义。
浏览 0提问于2019-09-02得票数 16
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我计划制作一个形象分类器来识别英超联赛中每一个球员的脸。我有几个问题(因为到目前为止，我只处理小的或学术的数据集)。我如何下载这些不同的图片？我该如何为这么多的球员做不同的课程呢？
PS:我是新手，所以如果我的问题含糊不清，我很抱歉。如果需要更多的澄清，请评论。
浏览 0提问于2019-05-10得票数 2
我正在尝试转换我与tensorflow层编写的CNN，以使用tensorflow中的keras (我正在使用Tf1.x提供的keras )，并且正在编写一个定制的丢失函数，以训练模型。但是，在我看到的每一个例子中，y_true都与模型有着某种直接的联系(在简单的情况下，它是网络的输出)。在我的问题上，情况并非如此。如果我的损失函数依赖于一些与模型的张量无关的训练数据，那么如何实现这一点？我正
浏览 3提问于2020-02-04得票数 4
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我正计划创建一个数据集，如下所示。2000 or more non human image)
human (contains 500)我计划使用keras，我将从目录中训练数据。因为我很难收集人类和非人类物体的图像。
浏览 0提问于2019-05-23得票数 1
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我有一个非常类似的问题，但需要使用HDF5。希望您能够理解，我创建了两个独立的数据HDF5数据文件。它们由正的和负的样本组成，在相同的指数上有一个左和右的图像，组合为一个正的或负的样本。labels_left和labels_right是完全相同的1和0的matlab数组，我以前试过使用单一的标签数组，但caffe给出了一个错误，这似乎表明两个进程发生了冲突。下面是我现在使用的Matlab数据创建文件的一部分，这些<e
浏览 2提问于2016-06-14得票数 1
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两种变长时间序列的二进制分类比较
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是否有一个机器学习模型(类似于LSTM或1D-CNN)，以两个可变长度的时间序列作为输入，并输出二进制分类(对/假，时间序列是否具有相同的标签)？因此，数据如下所示2020-01-01 2 0 # first input time series
2020-01-02 1Keras中构建一个最小的工作示例模型？我最好的猜测是，在向最终的LSTM层提供信息之前，对输入和Concatenate都<
浏览 0提问于2020-04-21得票数 2
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暹罗网络中的过载
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我正在尝试为一个非常类似于这和这的应用程序培训一个暹罗网络。从我所读到的关于培训暹罗网络的文章来看，不同的图像对数量超过了相似的一对，显然是这样的。在我所链接的论文中，作者讨论了相似对和异偶的1:20比，即对于每一对相似的图像，训练集由20个不同的对组成。如果我正确理解了，对于64的批次大小，我的批次将由3对相似的对和对应的20对相类似的对组成。
我在Keras中实现了同样的功能，网络覆盖从第一个时代就开始了。我该<
浏览 0提问于2018-09-28得票数 5
Triplet网络(受“暹罗网络”的启发)由相同前馈网络的3个实例(具有共享参数)组成。当输入3个样本时，网络输出2个中间值--两个输入的L2 (欧几里得)距离。我使用三个图像对来输入网络(x =锚图像，标准图像，x+ =正图像，包含与x-实际上相同的对象的图像，x+和x- =负图像，与x<code>E 211</code>不同类的图像)。
浏览 4提问于2017-07-22得票数 5
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我对机器学习非常陌生，对于神经网络模型的Tensorflow实现我也不太确定。下面的模型有多少层？activation="tanh")) model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
我认为答案是2，因为辍学适用于输入层，但是输入的形状是(0，20)而不是200，那么这个密集的层实际上是一个隐式输入层吗？
浏览 0提问于2020-07-12得票数 1
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对于每首歌，我都把它们切成小帧(5s)，作为神经网络的输入特征生成谱图，并且每个帧都有一个相关的歌曲类型标签。数据如下所示： ....我可以在没有问题的情况下，从Keras获得每一帧的预测精度。但目前，我不知道如何将预测结果从帧级汇总到歌曲级，并以多数票投票，因为数据被输入了时间角的模型，它们的名字丢失了。如何将每个标签的名称(例如，song_i_
浏览 0提问于2018-12-20得票数 0
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