将密集输出添加到卷积输出
是指在卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）中，将全连接层的输出添加到卷积层的输出中，以提高网络的性能和表达能力。
在传统的CNN中，卷积层通常用于提取图像的特征，而全连接层用于对这些特征进行分类或回归。然而，由于全连接层的参数量较大，容易导致过拟合问题。为了解决这个问题，可以将全连接层替换为全局平均池化层或者使用1x1卷积层来减少参数量。
而将密集输出添加到卷积输出的方法则是在全连接层之前添加一个1x1卷积层，将其输出与卷积层的输出相加。这样做的好处是可以保留卷积层的特征提取能力，同时增加了网络的非线性表达能力。通过这种方式，可以在保持网络结构简单的同时提高网络的性能。
这种方法在一些经典的网络结构中得到了广泛应用，例如ResNet和DenseNet。在ResNet中，将密集输出添加到卷积输出的方法被称为残差连接，可以有效地解决梯度消失和梯度爆炸的问题。在DenseNet中，将密集输出添加到卷积输出的方法被称为密集连接，可以增加网络的信息流动性，提高特征的重用性。
在实际应用中，将密集输出添加到卷积输出的方法可以用于各种图像分类、目标检测和语义分割等任务。通过增加网络的非线性表达能力，可以提高模型的准确性和泛化能力。
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1回答
我正在开发一个使用MLP的自动编码器来检测多变量时间序列中的异常。为了简化这个问题，我只使用了一个系列变量。
单变量病例
我应用它的方式是将时间序列分解成几个部分，并将这些片段呈现给网络。例如，我的系列由1000个点组成，我将其分成50个长度为20的子系列，每个子系列都成为学习网络的示例。
DAE input_shape应该是什么？我发现如果shape=(20, )和shape=(20,1)是不同的。我把我一直在做的DAE代码放在下面。DAE最后一层的格式应该是怎样的？当我使用只有一个神经元的输出层时，模型工作正常，为什么？
model = keras.Sequential([
浏览 4提问于2021-01-06得票数 0
我正试着生产大型车型。如果我想要的输出是120x100图像，那么在它之前是否需要一个120*100=12,000神经元密集层？
...
model.add(Dense(120*100))) #<--- mandatory?
model.add(Reshape((120, 100)))
return model
如果我这样做的话，5GB+就会看到型号大小。
浏览 0提问于2021-07-29得票数 0
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我有一个问题，我不确定这是不是一个聪明的问题。但是我读了很多关于卷积神经网络的书。到目前为止，我了解到输出层可以是例如用于分类问题的softmax层，或者您可以进行回归以获得量化的值。但我想知道是否有可能推断出不止一个参数。例如，如果我有一个数据，我的输出标签是房子的价格和房子的大小。我知道这不是一个聪明的例子。但我只想知道，在卷积神经网络的同一输出层中，是否有可能预测两个不同的输出值。或者我需要两个不同的卷积神经网络，一个预测房子的大小，另一个预测房子的价格。那么我们如何将这两个预测结合起来呢？如果我们可以在一个卷积神经网络中做到这一点，那么我们如何做到呢？
浏览 1提问于2018-11-14得票数 0
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最近的论文密集连接卷积网络表明，他们的DenseNet深度学习体系结构优于最先进的ResNet体系结构。对于类似的架构，是否有类似的论文/存储库，但没有卷积(RNN/只是密集)？
浏览 18提问于2016-09-05得票数 2
这是我正在使用的代码：
import tensorflow as tf
import numpy as np
from PIL import Image
from os import listdir
nodes_l1 = 500
nodes_l2 = 100
nodes_l3 = 500
num_batches = 20
num_epochs = 50
# Array of file dirs
human_file_array = listdir('human/')
human_file_array = [['human/'+human_file_array
浏览 6提问于2016-11-06得票数 1
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降维卷积式自动编码器
、、、、
我不明白卷积自动编码器是如何实现降维的。对于基于FFNN的自动编码器，其约简容易理解:输入层有N个神经元，隐藏层有M个神经元，N大于M，在卷积型自动编码器中，输入图像又宽又薄，变小而厚。它会产生比最初的信息量更大的信息量。
我报告了一个实际例子，以更好地解释我的意思：
# INPUT: 28 x 28 x 1 (wide and thin)
conv1 = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(input_img) #28 x 28 x 32
pool1 = MaxPooling2D(poo
浏览 0提问于2021-02-05得票数 0
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我正在尝试对属于10个类的一些图片数据训练一个简单的模型。图像是黑白格式(不是灰度)，我使用image_dataset_from_directory将数据导入到python中，并将其拆分成验证/训练集。我的代码如下： 我的导入 import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os
import PIL
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.m
浏览 23提问于2020-12-10得票数 0
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我正在尝试构建一个像网络一样的自动编码器，但我不知道如何指定网络的输出形状。我有一个大小为mxn的输入和一个大小为pxq的成对的预期输出。我见过 Calculate the Output size in Convolution layer Getting the output shape of deconvolution layer using tf.nn.conv2d_transpose in tensorflow 但是，有没有一种方法可以强制输出形状，而不需要为每个输入形状计算出一堆数学运算？
浏览 15提问于2020-04-14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
大多数预先训练的CNN模型在接受训练时都接受224x224输入大小。我能用256x256来获得更高的精度吗？
浏览 0提问于2021-07-20得票数 1
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我想使用Keras和TensorFlow来做以下工作：
我有10.000组三幅图像，每幅8x8字节，在我的训练数据中颜色值为0到16。我称它们为图像A、B和C (实际上，它们在csv文件中表示为三个包含64个十六进制字符的字符串)
C是A和B的一种组合。
我想要做的是训练一个网络，使它得到A和B作为输入，C作为标签。然后输入两个网络从未见过的图像(A，B)，并生成C。
我为读取csv文件所做的操作如下：
import pandas as pds
training_data_filename = 'training_data.csv'
dataframeX = pds.read
浏览 2提问于2017-05-17得票数 0
我想训练一个CNN，用Keras从100x100x1图像中预测224x224x13矩阵(热图)。我的想法是完善keras提供的经过预先培训的网络(resnet、Xception、vgg16等)。
第一步是用预先训练过的顶层来代替那些满足我的问题约束的层。我试图预测值从0到1的100x100x1热图图像，因此我希望我的网络输出是一个100x100x1矩阵。我相信，如果我使用Flatten，然后使用Dense层的1000x1x1，我将失去空间信息，我不想(对吗？)
我希望我的代码是灵活的，能够独立运行，使用的是经过预先训练的体系结构(我需要运行许多实验)。因此，我想堆叠一个Dense层，它连接到它
浏览 0提问于2017-06-09得票数 4
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无法理解Vgg16的迁移学习
、、、、
因此，我必须与Vgg16合作，在我的学期小组项目，并跟随这做转移学习。
我不太了解CNN，但我现在正在学习。
第一个问题是Vgg16有16个层，而base_model.summary()在使用VGGFace(include_top=True初始化时有26个层，在VGGFace(include_top=False时有19个层。看起来这16层是有重量的。
现在，教程使用了include_top=False和
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
x = Dense(1024, activation='relu')
浏览 0提问于2022-11-30得票数 0
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我一直在看报纸，。
在它中，他们建议使用扩展卷积来获得全局上下文，而不是最大池/下采样，因为池会缩小您的图像，而扩展卷积不会。
，我的第一个问题是：，它们修改VGG16并删除最后两个最大池层，但它们将其他3个max池层留在其中。为什么他们不只是删除所有的最大池层？计算效率？这不是会导致更小的图像吗？如何将其扩展到原来的大小，双线性插值？
我的第二个问题是：，他们在论文中写道：
我们还删除了中间特征图的填充。中间填充被用于原始分类网络，但在密集预测中既没有必要也没有正当理由。
为什么会是这样，如果你不垫，你会不会进一步缩小我们的最终输出，特别是考虑到膨胀的卷积可以有非常大的接受场？
浏览 5提问于2017-11-12得票数 5
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我试着去理解扩张卷积。我已经熟悉了通过用零填充空白来增加内核大小的方法。它有助于覆盖更大的区域，更好地了解更大的物体。但是，有人能给我解释一下，扩张的卷积层是如何保持感受野的原始分辨率的吗？它用于具有从2到16的信道率的deeplabV3+结构中。如何在没有零填充的情况下使用具有明显更大的核的扩张卷积，并且输出尺寸将是一致的。 deeplabV3+结构： ? 我很困惑，因为当我在这里看到这些解释时： ? 膨胀卷积层的输出尺寸(3x3)更小？ 非常感谢你的帮助！ 卢卡斯
浏览 93提问于2019-03-06得票数 2
请有人告诉我，为什么密集层和输出层的大小分别是256层和10层？
input = 1x28x28
conv2d1 (28-(5-1))=24 -> 32x24x24
maxpool1 32x12x12
conv2d2 (12-(3-1))=10 -> 32x10x10
maxpool2 32x5x5
dense
浏览 1提问于2017-05-14得票数 0
3回答
我是刚开始深造和深造的。如果如截图中所示，已经创建了CNN，那么如何解释model.summary()所描述的输出。我无法理解不同层次的输出形状。
示范摘要：
Model: "sequential_3"
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
==========================================================
浏览 4提问于2020-04-06得票数 8
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2回答
我试图为时间序列分析构建一个简单的NN。到目前为止，我只添加密集层(但欢迎评论LSTM等，如果这是您喜欢的)。
我的输入是通常格式的{samples，time steps，features}，比如说{1000,100，3}，我想要一个单步输出。到目前为止，我无法理解是否应该将数据扁平化，以及在哪里。
如果我没有变平，如果我在最后一层之前做，如果我在第一层之前做，那么结果就会改变。但我还不知道这些是否是正确的。
在下可以找到一个很好的讨论。但是，请注意，我对timeseries特别感兴趣。所以，我想知道在第一层之前是否可以在某种程度上删除时间依赖所需的信息.
浏览 1提问于2019-12-01得票数 2
1回答
我是一个python中级和Keras/NN初学者。我以前从教程中实现了Keras模型，并希望尝试从一篇研究论文中实现一个。与Keras模型相比，这个示意图意味着什么？
其中“输入交叉矩阵”是对每一对数字(1-45)一起出现的次数的增量计数，例如(1-2，1-3 )。( 1-45)。
“其他输入”是一个数字(1-45)出现的次数的增量计数。
输出是8宽阵列中存在或不存在一个数字(1-45)的非线性乙状结肠。
谢谢你的帮助。
浏览 4提问于2017-05-26得票数 2
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为了学习tensorflow，我执行了这个tensorflow官方mnist脚本()，并用tensorboard显示了图形。
以下是代码的一部分。该网络包含两个卷积层和两个密集层。
conv1 = tf.layers.conv2d(inputs=input_layer,filters=32,kernel_size=[5, 5],
padding="same",activation=tf.nn.relu)
pool1 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv1, pool_size=[2, 2], strides=2)
conv2
浏览 0提问于2018-01-31得票数 2
1回答
我对机器学习领域相当陌生，但我正在为我正在从事的一个项目建立一个多任务网络。不幸的是，尽管我尽全力搜索和挖掘文档、博客和研究论文，但到目前为止，我还无法在网络上一次完成几项以上的任务。
就上下文而言，这个问题需要一组金属测试样本的图像，这些图像都是在标准照明下和标准距离下拍摄的。出于保密原因，我不能共享数据集本身。该网络的目标是能够在3个不同的区域对3个不同的表面缺陷进行评分，每个区域总共有9个输出，每个输出的整体评分为0到5分(每个输出的可能结果为6个)。
我一直在用Python编写NN，使用Keras并使用TensorBoard可视化度量和图表。
问题是，当我试图训练网络时，它似乎只(最多
浏览 0提问于2018-01-09得票数 1
我知道这两者有什么区别，但是我对它们的使用有点困惑。我也见过一些混合了这两种模式的车型。背后的逻辑是什么？还是只是随机的东西？
浏览 0提问于2020-11-18得票数 6
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2回答
卷积层是否有一个精确的逆
、、、、
...and如果是在什么情况下？
卷积层通常产生较小尺寸的输出。是否有可能通过翻转/转置使用的内核并提供填充或类似的方式来逆转这样的操作？
只是看看这里的卷积层的操作-没有池层，级联，非线性激活函数等。
我不寻找任何几个可训练版本的反向卷积操作。这可以通过输出空间中的$\geq 1$或者输入空间中的内部填充来实现。文森特·杜穆林和弗朗西斯科·维辛在他们的上提供了非常清晰、生动的gifs。深度学习社区在命名这些操作时存在分歧:转置卷积、部分分步卷积和反褶积(后者虽然被广泛使用，但由于没有适当的数学反褶积，所以非常误导人)。
浏览 0提问于2018-01-30得票数 2
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我构建了一个LSTM模型来分析时间序列，输入矩阵X的大小为( 1750，20，28)，长度为1750，序列长度为20和28个特征。实际上，我将我的原始X矩阵包含28个特征，并创建了一个具有长度为20的滑动窗口的3D矩阵。y矩阵的大小为(1750 )，我成功地将其用于LTSM (输入形状= X_train1，X_train2)。 它与第一层model.add(layer_LSTM1)或堆叠的LSTM一起工作得很好，但它不会给出很好的结果(如果我运行两次相同的NN，则会非常不稳定)。然后，我尝试使用相同的输入形状在同一数据集上应用conv1D NN。我收到一条错误消息，如下所示。以下是模型定义和
浏览 19提问于2020-08-13得票数 1
1回答
全卷积变分自编码器
、、、
我想做一个神经网络，它使用黑白图像作为输入，并输出它的彩色版本。在这个过程中，重要的是图像的大小必须保持不变。
通常，这是通过使用完全卷积网络与GAN或AE architecture。现在我决定实现一个VAE版本，但是当我在互联网上查找它时，我发现了潜在空间是线性/密集的版本，这意味着它破坏了整个卷积。
对于这类神经网络，VAE不是一种有效的方法吗？或者有人可以提供解决方案/代码来帮助这种情况？(Pytorch更喜欢)
浏览 0提问于2019-08-17得票数 1
1回答
完全卷积网络故障理解
、、、
我试图遵循的方法，如何使用VGG-16进行一些语义分割。然而，本教程中有几个方面我不太清楚：
以下是其执行情况的详细说明：
我们将实现FCN-8，如下所示：
编码器:经过预先训练的VGG16被用作编码器.解码器从VGG16的第7层开始。
FCN层-8:最后一个完全连接的VGG16层被1x1卷积所取代。
..。
我不明白的是，第7层或第8层是什么？有人能给我解释一下吗？
浏览 2提问于2020-11-01得票数 0
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CNN的模型结构设计
、、、
我想为有300个类的数据集设计CNN。我用下面的模型对两个类进行了测试。它具有很好的准确性。
model = Sequential([
Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu', input_shape=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH ,3)),
MaxPooling2D(),
Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu'),
MaxPooling2D(),
Conv2D(64, 3, padding='s
浏览 0提问于2020-02-05得票数 0
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1回答
理解高维密度层的输出
、、、、
在理解密集层的输出形状和平坦层的输出形状方面，我没有问题。输出形状符合我的理解，即(批次大小，单位)。
nn= keras.Sequential()
nn.add(keras.layers.Conv2D(8,kernel_size=(2,2),input_shape=(4,5,1)))
nn.add(keras.layers.Conv2D(1,kernel_size=(2,2)))
nn.add(keras.layers.Flatten())
nn.add(keras.layers.Dense(5))
nn.add(keras.layers.Dense(1))
nn.summary()
产出
浏览 0提问于2019-08-28得票数 4
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1回答
我目前正在使用一个卷积层来训练一个神经，但似乎在输入和输出方面有一些问题。
输入由(x, 2050 )组成，输出为(x, 13 )，因此，如果创建一个由13个元素组成的数组，将为具有2050列的每一行创建一个数组。
#Define 10 folds:
seed = 7
np.random.seed(seed)
kfold = KFold(n_splits=10, shuffle=False, random_state=None)
print "Splits"
cvscores_acc = []
cvscores_loss = []
hist = []
i = 0
train_s
浏览 2提问于2017-01-16得票数 1
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有人能确定我的理由吗？
假设我有一个(经过预先训练的)完全连接层fc，它以bx20x20x10作为输入，bx64作为输出层，其中b是批处理大小。
现在，我输入了cx100x60x10。身高和体重100x60可细分为5x3 of 20x20。我希望5x3的本地响应(输出)通过fc层，即‘cx5x3x64’。
现在我在想:用fc weights做卷积层，用宽20和高20大步，这样做是对的吗？会有不同吗？
浏览 0提问于2017-03-11得票数 1
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角点中一维卷积网络的输入维数
、、、、
真的很难理解角星中卷积的一维的输入维数：
输入形状
具有形状的三维张量：(样本，台阶，input_dim)。
输出形状
具有形状的三维张量：(样本，new_steps，nb_filter)。由于填充，步骤值可能已经更改。
我希望我的网络接受一个时间序列的价格(101，顺序)和输出4个概率。我目前的非卷积网络做得相当好(训练集为28000)，如下所示：
standardModel = Sequential()
standardModel.add(Dense(input_dim=101, output_dim=100, W_regularizer=l2(0.5), activation='
浏览 1提问于2016-07-29得票数 25
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我的模型结构如下：
图层(类型)输出形状参数
conv2d_31 (Conv2D) (None, 40, 40, 16) 160
_________________________________________________________________
max_pooling2d_4 (MaxPooling2 (None, 20, 20, 16) 0
_________________________________________________________________
conv2d_32 (Co
浏览 2提问于2019-01-04得票数 0
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1回答
我正在训练一个卷积神经网络来分类雾条件下的图像(3类)。然而，对于大约150.000张图像，我还提供了四个气象变量，它们可能有助于预测图像的类别。我想知道如何将气象变量(如温度、风速)添加到现有的CNN结构中，以便有助于分类。
我已经想到的一种方法是在CNN旁边创建另一个(小的)前馈神经网络，然后将CNN层的输出和非图像神经网络的隐藏层在密集层相互连接。
我能想到的第二种方法就是将这些特征与致密层联系起来。然而，在这种情况下，非图像变量(我认为)只能进行线性预测。
是否有其他(更好的)方法可以将非图像特征包括在模型中？考虑到我拥有的数据量，什么是最好的方法？
我的另一个问题是，是否应该解冻卷积
浏览 0提问于2018-05-08得票数 23
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1回答
我正在用Keras构建一个CNN，它可以预测每幅图像中13个关键点的坐标。我所拥有的图像在输入维数上有所不同，所以我的输入层形状是(无，无，3)。我使用的是Inception模块，所以我使用的是函数API。现在，在为我的模型编写最后几层代码时，我遇到了一个问题。据我所知，我的输出层将是一个密集的(26)层，因为我将将x和y坐标编码为向量。我很难将输出层与前卷积层连接起来(因为张量尺寸)。
x = Input(None, None, 3)
stage_1 = Conv2D(26, (1, 1))(x)
stage_1 = Dropout(0.3)(stage_1)
stage_2 = Conv2
浏览 0提问于2019-03-25得票数 0
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我正在拿一张图片清单来训练我的CNN。
model = Sequential()
model.add(Dense(32, activation='tanh', input_dim=100))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='rmsprop',
loss='binary_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
data, la
浏览 15提问于2019-08-20得票数 0
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我有一个关于一维卷积神经网络一维CNN的问题。架构中的Conv层之间能有一个密集的层吗？就像我在下面的示例中所做的那样:注意:对于分类问题，它正在正确地处理CSV文件。
model = Sequential()
# First Convolusional Layer
model.add(Conv1D(128, 5, input_shape=(20,1), strides=2, padding='same'))
model.add(Dense(256, activation="relu"))
model.add(MaxPoo
浏览 6提问于2022-08-27得票数 0
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1回答
如何在CNN中添加Dropout
、、、、
我正在使用CNN训练一个时尚MNIST数据。我试着增加了Dropout层。但这不起作用
在我加入Dropout之前，模型运行得很好。
def fashion_model()
batch_size = 64
epochs = 20
num_classes = 10
fashion_drop_model = Sequential()
fashion_drop_model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3),activation='linear',padding='same',input_shap
浏览 0提问于2019-06-04得票数 3
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2回答
我对ML和Pytorch还不熟悉，我有以下问题：
我在Pytorch中寻找一个完全卷积的网络架构，这样输入将是一个RGB映像(HxWxC或480x640x3)，输出将是一个单通道映像(HxW或480x640)。换句话说，我正在寻找一个网络，它将保留输入(HxW)的分辨率，并将释放通道维度。我遇到的所有网络(ResNet，Densenet，.)结束一个完全连接的层(没有任何上采样或反褶积)。这是有问题的，原因有二：
我受限于输入大小(HxWxC)的选择。
这与我期望得到的输出(单通道图像HxW)无关。
我遗漏了什么？为什么会有FC层？为什么在特征提取之后没有上采样，或者一些反褶积
浏览 1提问于2019-12-20得票数 0
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我有两个信号，我需要相关或收缩。每个信号都是非均匀采样的，我随身携带的信号的值是时间戳和信号在那个时间戳上的大小。信号在所有其他时间的值都可以假定为零。信号的时间戳具有以微秒为单位的分辨率。
信号的外观示例如下所示：
可以看出，信号的分辨率以微秒为单位，而且信号大多是稀疏的。
如果我要转换两个这种类型的信号，我首先必须用零填充信号(因为我必须对信号进行离散)。虽然填充可以用微秒的分辨率来完成，但是要乘以的值的数量变得太大，操作变得越来越慢。这个卷积中的大多数乘法都是零的乘法(这几乎是无用的)。因此，我选择了两个位置的舍入值(0.xxxxx变为0.xx)，因为我必须执行40000个类似
浏览 0提问于2019-06-17得票数 4
3回答
我正在学习吴家祥关于卷积神经网络的讲座，他给出了CNN比非卷积神经网络参数少的两个原因。它们是：
参数共享
缺乏联系。
虽然我能理解第一个原因导致CNN的参数更少。我不明白为什么连接的稀薄性，即“一个层中的每个输出来自少量的输入”导致网络具有较少的参数。
第二个原因是不是有点多余？
谁能解释一下吗？
浏览 0提问于2020-07-09得票数 2
尝试遵循的教程，以便使用预先存在的单词嵌入为少量训练数据训练模型。
我遇到的问题是，当我尝试运行1D Convnet时，我得到错误：
Input 0 is incompatible with layer flatten_11: expected min_ndim=3, found ndim=2
我的张量的维度是：
数据张量形状：(91,1000)标签张量形状：(91，3)
问题出在这部分代码中：
sequence_input = Input(shape=(MAX_SEQUENCE_LENGTH,), dtype='int32')
embedded_sequences =
浏览 20提问于2018-07-24得票数 1
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1回答
如何平面化图像？
、、、
如何拼合图像？ 我知道我们使用conv2d和pooling来检测边缘并最小化图片的大小，那么在此之后我们是否要将其展平呢？ 平面化、池化的图像将是一行和要素中的向量，还是一列和要素中的向量？ 我们是在扁平化之后还是在卷积和池化之前使方程x_data=x_date/255？ 我希望知道答案。
浏览 26提问于2020-12-25得票数 0
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2回答
从大卷积层中提取有用的特征
、、、、
我一直在训练一个关于情绪检测的卷积神经网络。现在，我想为我的数据提取特性来训练LSTM层。在我的例子中，网络中的顶层卷积层有以下几个维度：[None, 4, 4, 512]和[None, 4, 4, 1024]。因此，这将给出总共8192维和16384维向量。这太大了，无法训练LSTM层。因此，我想知道降低这个向量维数的最好方法是什么？换句话说，在获得激活或任何其他降维技术之后，是否应该将全局平均池应用于conv层？在这种情况下，我的特征将是一个512或1024维的向量，这是有意义的。
任何帮助都是非常感谢的！
浏览 0提问于2018-11-01得票数 0
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手标坐标神经网络不收敛
、、、、
我目前正在尝试用tensorflow训练一个定制模型，以检测图像中显示的两只手(指尖、第一个指节、下指关节、手腕和手掌)中每只手上的17个地标/关键点，检测34分(因此预测x&y的总值为68个)。但是，我无法使模型收敛，而是将输出作为一个点数组，对于每个预测，这些点几乎是相同的。
我从一个数据集开始，该数据集包含这样的图像：
每个带注释的红色点与每个关键点相关联。为了扩展数据集，试图获得一个更健壮的模型，我拍摄了不同背景、角度、位置、姿势、光照条件、反射率等不同背景的手的照片，这些进一步的图像就是例子：
我现在有大约3000张图像，地标存储在csv中：
浏览 1提问于2021-10-18得票数 3
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我正在尝试将论文“从零开始理解文本”的方法应用到不同的数据集中。我很难让我的模特跑起来。
我把我的句子变成了形状的张量
(19579, 140, 69)
我用以下方法对我的目标进行预处理：
lb = sklearn.preprocessing.LabelBinarizer()
lb.fit(authors)
targets = lb.transform(authors)
targets = targets.reshape((targets.shape[0], 1, targets.shape[1]))
作为一种
(19579, 1, 3)
张量
我的模型是：
nb_filter = 256
浏览 0提问于2017-10-30得票数 0
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我在互联网上看到了许多关于如何微调VGG16和InceptionV3的例子。例如，一些人会在微调VGG16时将前25层设置为冻结。对于InceptionV3，头172个层将被冻结。但是resnet呢？当我们进行微调时，我们将冻结一些基本模型的层，如下所示：
from keras.applications.resnet50 import ResNet50
base_model = ResNet50(include_top=False, weights="imagenet", input_shape=(input_dim, input_dim, channels))
.....
浏览 6提问于2017-10-11得票数 2
我试着训练这个卷积神经网络，但不知道我的最后一层有什么问题。
model = Sequential()
model.add(Conv1D(50, kernel_size=(1),
activation='relu',
input_dim=50))
model.add(Dense(32))
model.add(Dense(1))
model.summary()
model.compile(loss=keras.losses.mean_squared_error,
optimizer=k
浏览 0提问于2017-09-08得票数 1
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谁能告诉我在include_top=中定义模型时keras是什么意思？
我在Keras文档中读到了这一行的含义。上面写着include_top:是否将全连接层包含在网络的顶部。
我仍然在寻找这行代码的直观解释。
ResNet50(include_top=True)
谢谢!
浏览 3提问于2017-09-04得票数 20
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我需要微调一个CNN来分类两类:例如狗和猫。然而，我希望CNN能够判断在给定的图像中是否没有狗或猫。因此，我正在考虑使用第三个类，称为背景。
我们的目标是用大量的图像对网络进行微调:猫的图像属于猫类，狗的图像属于狗类，其他的图像则属于背景类。
这样，经过微调的网络就可以把狗归为狗，把猫归为猫，(希望其他一切都能作为背景)。
这样做对吗？能行吗？我似乎在网上找不到可靠的信息。
我的问题有点复杂，但知道这将是一个很好的开端。
浏览 0提问于2018-02-14得票数 4
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