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https://keras.io/api/applications/#available-models 从Keras给出的表格中，我们知道Xception总共有22,910,480个参数，这是卷积和FC层的权重和偏差的数量。我们如何从参数的数量中获得88MB的大小？
浏览 7提问于2021-01-12得票数 0
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我一直在网上寻找一个解决方案，但很难找到一个明确的解决方案。我想知道如何将传输学习(例如，VGG16)应用于比网络最初训练的图像大小不同的图像(因此，我不想输入大小的图像(224,224,3)，我想输入大小的图像(32,32,3))。我最初想的只是填充这些图像，但网络可能会查看这些黑色像素，并认为它们意味着什么，我意识到这可能会影响准确性，而且当我试图这样做时，我的colab笔记本就崩溃了。这是我的VGG-16代码: def vgg1
浏览 0提问于2019-03-23得票数 0
我正在尝试训练用于语义分割的深层CNN模型。由于模型尺寸和输入图像的分辨率都很大，即使使用batchsize=1也会耗尽内存。在这种情况下，如何使用多个GPU来获取更多可用内存？
浏览 0提问于2017-03-19得票数 0
有没有可能训练一个图像尺寸大于299x299的Tensorflow Inception V3模型？似乎盗梦空间V3 CNN只为这种图像尺寸而设计。
浏览 13提问于2018-02-10得票数 0
我是ML领域的初学者。我正在学习角角，以获得亲身体验。我选择了20_新闻组数据的分类作为我的任务，我使用glove.6B.50d.txt进行嵌入。我选择为这个任务训练一个RNN，因为它有更好地学习时间序列数据的能力。训练与不同组合的LSTM层和输出尺寸，然后收敛到一个组合。然后，我尝试了同样的任务的CNN模型。我发现CNN模型可以学习得更快，在15个周期结束时<e
浏览 0提问于2018-05-23得票数 1
在探讨了已经提出的关于这个问题的问题之后，我一直在提出这个问题。我正在尝试对字母从A到D进行分类。所有输入图像都是64x64和灰度的。我的CNN的第一层是：model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape = input_shape, activation
浏览 0提问于2018-11-11得票数 2
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用CNN调整CV2大小
、、、、
我使用CV2将不同尺寸(即70*300、800*500、60*50)的各种图像调整为特定的(200*200)像素尺寸。稍后，我将图片输入CNN算法以对图像进行分类。(我的理解是，当输入CNN时，图片必须有相同的大小)。如何将低分辨率转换为较高分辨率，如何将较高分辨率转换为较低分辨率？这会影响图片中存储的信息吗？这是一个很好的做法，在CNN</
浏览 1提问于2020-04-25得票数 0
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如何获得数据集的特征向量。我有一个精心调整的CNN模型和我的数据。现在，我想将从CNN最后一层提取的所有数据集的特征输入到LSTM中。到目前为止我已经cnn_output = cnn_model.get_l
浏览 0提问于2018-01-23得票数 5
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我正在为一个序列建立和训练一个CNN，并且已经成功地使用了RNN，但是我遇到了CNN的问题。下面是代码，cnn1是第一个(更复杂的模型)，尝试获得一个更简单的模型来适应，并在这两个模型上都出现错误：xtrain (5206, 19, 4)xvalid(651, 19, 4)xtest (651, 19, 4)
ytest (651
浏览 1提问于2019-05-11得票数 1
你好，我有一个关于keras的问题。目前我想实现一些网络并利用cnn模型的两个结果，提供给稠密模型def cnn_model():我想实现类似这样<e
浏览 3提问于2017-12-12得票数 2
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我使用nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=tensor(1.2579, device='cuda:0'))构建了一个模型。我用下面的代码变成了焦点丢失，我的性能没有得到很大的改善。请记住，我的目标是为测试数据类1 f1 获得最大的性能。我正在构建一个CNN使用手套嵌入-我拿我的文字，并找到他们的手套嵌入-我正在删除所有标点符号，除此之外，没有其他主要的数据清洗
浏览 7提问于2022-03-23得票数 2
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缩小图像尺寸时如何改变CNN模型
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我建立了一个CNN模型，用于检测数据集图像120*120大小的缺陷。 现在我把我的图片改成60*60大小，我想运行我的CNN模型为这些图像。为此，我只是把我的(120,120,3)改为(60,60,3)，但是当我运行我的CNN模型时，精度降低了很多！这是我的CNN模型： from keras.models import Sequential
m
浏览 22提问于2021-09-09得票数 -1
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0)
TOLERANCE = 0.6FONT_THICKNESS = 2 break
cv2.destroyAllWindows()
当我执行这个文件时，face_recognition库正常工作，并找到如下所示的真匹配
浏览 7提问于2021-09-20得票数 0
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我使用CNN的目的是使用我的500*500*3的汽车标识图像来检测汽车品牌。layers.MaxPooling2D((2, 2)))model.summary()
我在推特上写了几乎所有的东西，但我的准确性总是很低
浏览 0提问于2020-03-22得票数 0
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我正在制作一个CNN模型，并希望通过应用自定义过滤器对图像进行处理，然后再将它们输入到原始的CNN中。你知道怎么实现这个吗？我已经尝试了下面链接中提到的方法，但是它抛出了一个‘断言错误’！How to include a custom filter in a Keras based CNN? ? ?
浏览 20提问于2020-06-11得票数 0
我总是想知道为什么CNN模型(或其他模型)中提供的图像的尺寸通常是某些数字，比如28*28,512*512,256*256。有什么理由吗？如果我按任意大小调整图像大小，会发生什么情况？
浏览 0提问于2018-05-22得票数 0
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我正在建立一个CNN模型，使用歌曲录制的音高估计。基音估计方法是将谱图输入CNN模型，使CNN从该谱图中预测基音序列(每次记录250个基音值)。对于评估指标，我使用的是Accuracy和F1 Score。使用mean测量给出了总体测试结果的样本。Val-Acc是验证的准确性。我用这个来看看模型如何分析训练中没有给出的新数据。
Delta acc是accura
浏览 0提问于2021-04-30得票数 1
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在CNN MNIST的tensorflow示例中，我不理解批处理大小是如何工作的，当他们调用模型时，他们将bach的大小指定为100：mnist_classifier.train(input_fn=train_input_fn,steps=20000,hooks=[logging_hook])def <em
浏览 0提问于2018-06-20得票数 0
在我提出我的问题之前，请注意我是一个深入学习的新手，我是第一次尝试一些事情。我的大部分代码/逻辑都是从互联网上的各种引用中获得的。目标:建立一个LSTM/CNN模型，对tensorflow数据集中可用的IMDB评论进行分类
方法1: 1)基于LSTM的训练数据- 45000 (10%验证分离)，测试数据- 5000，精度> 95%，validation_accuracy > 85%，使
浏览 0提问于2021-01-21得票数 0
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