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我正尝试在这个数据集上使用cnn-lstm模型。我已经将这个数据集存储在名为df的dataframe中。这个数据集中总共有11列，但我在这里只提到9列。input_layer, outputs=output_layer)
model.compile(loss='mse',optimizer='adam') 最后，当我尝试用输入来拟合模型时
浏览 9提问于2020-07-13得票数 2
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因此，给出这样一个简单的代码： include_top='False',pooling='avg')如何在预测最后一层时提取？
浏览 1提问于2018-02-24得票数 5
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如何将CNN模型一分为二并合并？
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我想从一个CNN模型创建两个独立的CNN模型。让我将其命名为CNN-A和CNN-B。在预测期间，原始输入数据集被馈送到CNN-A。CNN-A的输出被馈送作为CNN-B的输入。原始模型的原始输出是CNN-
浏览 1提问于2021-06-09得票数 0
0)
TOLERANCE = 0.6FONT_THICKNESS = 2
MODEL = "cnn
浏览 7提问于2021-09-20得票数 0
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我尝试使用Dlib shape_predictor_68_landmark来标记我的照片。我使用OpenCV来读取和调整照片的大小(所有的照片都是从视频中获取的肖像照片)。然后，我使用这些处理过的照片运行函数dlib.get_frontal_face_detector()。detector(frame, 0) print('Face=',faces)
faces = detector(frame, 0)应该输
浏览 8提问于2022-06-21得票数 3
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该模型有四个输入，一个输出。在这四个输入中，两个是数值数据，一个是分类数据，另一个是图像。输出为二进制(0或1)。我需要创建一个自定义数据生成器，它可以从dataframe获取这些输入，并将这些输入输入到模型中。
我把图像输入CNN模型。图像数据集太大，无法在不使用数据生成器的情况下输入模型。如何将这些图像按批次输入到模型中？如果我能够学习如何根据任何特定的模型创建自定义数据生成器
浏览 5提问于2022-11-03得票数 1
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我正在开发一个使用3个CNN的微型自动驾驶汽车和一个使用这种方法的摄像头传感器。最后一个CNN检测到交通标志，例如左转，右转，停。如何使用这个输出来修改第一个CNN绘制绿线的方式。关于如何连接这三个CNN并
浏览 1提问于2018-04-29得票数 0
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我想建立一个端到端的可训练模式，包括以下几个方面：
我现在的问题是在重塑之后，如何用Keras或Tensorflow将特征矩阵的值提供给LSTM？到目前为止，这是我使用VGG16网的代码(也是指向的链接)：model = Sequential()
model.add(Co
浏览 3提问于2017-04-28得票数 1
我的工作是CNN模型使用Tensorflow帧在谷歌科拉布。我无法从卷积层中提取潜在的向量。我想提取出卷积层的输出，在完全连接层之前的层。我尝试使用以下代码print(a)有人有什么建议吗？
浏览 4提问于2022-05-17得票数 0
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我在keras中有一个CNN模型(用于信号分类)： cnn.add(MaxPooling1D(pool_size=3))cnn.add(Conv1D(10,ker
浏览 1提问于2017-09-04得票数 4
因此，我遇到了一个问题，即如何在Keras中将CNN与RNN结合起来。在发布问题时，有人指出这是解决问题的正确方法。显然，我只是忽略了原始代码中的一些东西，这让我回答了自己的问题。原来的问题是：更清楚地说：
模型一:一个只看单个图像的CNN。模型二:在模型一的CNN
浏览 4提问于2018-11-27得票数 9
我可以通过以下操作来完成这一任务：但我收到一个警告：merged = Concatenate([CNN_Model, RNN_Model])model.add(merged)
并得到了以下错误
浏览 7提问于2017-06-22得票数 3
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基本上，我希望将输入输入到keras模型中的某个中间层，并希望对完整图(包括中间层之前的层)进行反向传播。在我的模型中不会有任何视图池层。这个池，我将采取多个视图的特性，然后取它的最大值离线。最后，聚合功能将传递给网络的其他部分。然而，我无法弄清楚如何通过直接将输入传递到中间层来实现对整个网络的反向传播。
任何帮助都将不胜感激。谢谢
浏览 0提问于2018-02-03得票数 2
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我正在用TF制作CNN模型。/cnn_model')saver.restore(sess, './cnn_model')
wc1 = tf.get_default_graph().get_tensor
浏览 4提问于2017-04-21得票数 1
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我的问题是，这种CNN模式的标准架构是什么？为了提高CNN模型的准确性，我应该对它进行多少调整，以便将它与我的方法进行比较是公平的？我希望这是尽可能公平的机会，也许有机会发表我的新方法。
浏览 0提问于2019-05-25得票数 0
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Keras后端(tensorflow)调用来访问共享模型的中间层(两次使用的层/子模型)的激活，但无法从人们对错误的大量相关体验中找到解决方案。背景(和最终目标)：实际项目将两个图像输入到一个网络中，共享一个卷积子网，并将它们的密集编码输出关联起来。不幸的是，我似乎无法找到一种方法将两个输入映像提供给我的主模型，并访问子模型中间层的一个特定实例的激活。即。子模型的conv2d层只有一个输出，那么如何访问子<
浏览 0提问于2018-09-26得票数 0
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我想要做的是训练一个模型来识别在我的数据集中被错误标记的图像，例如，在一种狗类中，我可以找到猫的图像，我想要一个模型来检测所有在错误类中的图像。有没有人试过这样做有更多的细节，或有人有任何想法？
浏览 0提问于2022-05-03得票数 0
我已经使用MXNET包构建和训练了用于图像分类的CNN模型，并使用以下代码片段预测了针对模型数据的测试结果。predict(model,test_array)print(pred_test_label)
此外，我想知道测试结果与模型数据匹配的概率是多少
浏览 2提问于2016-08-31得票数 2
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卷积神经网络训练
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我有一个关于卷积神经网络(CNN)训练的问题。
我已经成功地使用tensorflow训练了一个网络，它接受一个输入图像(1600像素)，并输出三个匹配它的类中的一个。
浏览 6提问于2017-11-17得票数 0
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