权重没有改变，只有最后一个convnet的偏差？
权重没有改变，只有最后一个convnet的偏差是指在卷积神经网络（convnet）中，只有最后一个卷积层的偏差（bias）发生了变化，而其他层的权重（weights）保持不变。
卷积神经网络是一种深度学习模型，常用于图像识别和计算机视觉任务。它由多个卷积层、池化层和全连接层组成。每个卷积层包含多个卷积核（filters），每个卷积核都有对应的权重和偏差。
在训练卷积神经网络时，通过反向传播算法来更新网络中的权重和偏差，以使网络能够更好地拟合训练数据。通常情况下，所有层的权重和偏差都会被更新。
然而，有时候我们可能只想调整网络的最后一层，例如在迁移学习中，我们可以利用预训练好的卷积层，只训练全连接层来适应新的任务。这时，我们只需要更新最后一个卷积层的偏差，而保持其他层的权重不变。
这种做法的优势是可以减少训练时间和计算资源的消耗，因为只有最后一个卷积层的偏差需要更新。同时，由于卷积层的权重已经在之前的任务中学习到了一些通用的特征，因此可以更快地适应新的任务。
关于这个问题，腾讯云提供了一系列的云计算产品和服务，可以帮助开发者构建和部署卷积神经网络模型。例如，腾讯云的AI推理服务（https://cloud.tencent.com/product/ti）提供了高性能的神经网络推理服务，可以快速部署和运行卷积神经网络模型。此外，腾讯云还提供了云服务器、云数据库、云存储等基础设施服务，以及人工智能、物联网等相关解决方案，满足不同场景下的需求。
请注意，以上答案仅供参考，具体的解决方案和产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。
相关·内容
1回答
传递学习与线性分类器
、、、
在cs231n的讲义中，说
新数据集很小，与原始数据集相似。由于数据很小，由于过于合适的考虑，对ConvNet进行微调不是个好主意.因此，最好的方法是在CNN码上训练线性分类器。
我不知道线性分类器是什么意思。线性分类器指的是最后一个完全连接的层吗？(例如，在Alexnet中，有三个完全连接的层。线性分类器是否是最后一个完全连接的层？)
浏览 3提问于2017-05-05得票数 1
回答已采纳
TensorFlow在哪里以及如何存储它的模型(图)？它在checkpoint文件中吗？
我知道在Caffe中，模型存储在一个.caffemodel文件中，该文件用于在模型训练后部署(测试)模型。
我刚刚在这个中训练了模型，现在我的/tmp/mnist_convnet_model目录中有以下文件：
哪些文件包含实际模型？
例如，如果我想使用这个经过训练的模型对单个图像进行分类，那么使用哪个文件进行分类？
浏览 12提问于2017-07-08得票数 3
回答已采纳
我有一个由7个组组成的输入，每个组有3个值：
[ a0, a1, a2, b0, b1, b2, ..., g0, g1, g2]
3价值观之间有很强的相关性，7组具有相同的行为，因此每一组都可以得到相同的处理方式。
我想创建一个小的神经网络来处理一个组信息(3个值)，并复制这个(作为七个块)来处理所有的输入。因此，所有这些块都有相同的权重，每个块将对一个组负责。最后，这些块的输出将被另一个NN重新统一和处理。
我之所以这么问，是因为我希望尽量减少训练第一层的工作(负责处理输入)。利用这一事实，这些群体中的每一个都有相同的行为，只训练一部分。
我所要求的就像一个ConvNet内核。但是，一个C
浏览 0提问于2019-03-19得票数 0
1回答
我想对有连续输入变量的受限Boltzman机器有一个具体的理解。我正在尝试设计一个最简单的例子，这样就可以很容易地跟踪行为。所以，它在这里。
输入数据是二维的.每个数据点是从两个对称正态分布中的一个(σ= 0.03)中提取出来的，其中心距离很好(15次σ)。RBM有二维隐层.
我期望得到一个RBM，它将产生两个点云，其方法与我的火车数据相同。我甚至认为，在添加了一些稀疏约束之后，对于从一个分布中提取的数据来说，隐层等于(0,1)，而对于另一个分布，则为(1,0)。
我自己编写了matlab代码，并尝试了一些在线解决方案(如DeepMat：)，但无论我的步长有多小，RBM都会收敛到一个简单的解决
浏览 3提问于2014-09-03得票数 5
回答已采纳
1回答
跨不同的时代，下列哪一个是/正在更新？
初始权值(初始ConvNet滤波器矩阵，初始全连通权值)
超参数: ConvNet滤波器的数目，ConvNet滤波器的大小，图层数.
从上一个历元计算的丢失函数似乎是当前历元丢失函数的初始值。为什么？
浏览 0提问于2019-03-08得票数 1
我有一个需求，需要找到ANN实现中使用的属性的相对重要性。我使用spark库MultiLayerPerceptron来实现。这个模型给了我一个向量，它是一个权重数组。我知道有一些算法可以从权重推导出相对重要性，但是MLib实现给出了一个大的一维数组，并且没有告诉任何与每个输入对应的权重。有人知道如何获得每个输入节点对应的权重吗？
浏览 5提问于2016-01-13得票数 4
我正在试图理解神经网络，从我所看到的一切来看，我知道它们是由节点创建的层组成的。这些节点通过“加权”连接相互连接，通过输入层传递值，这些值通过节点传递，根据连接的“权重”更改它们的值(对吗？)。最终，它们会带着一个值到达输出层。我理解这个过程，但我不认为这会导致网络被训练。网络是否记住了加权连接之间的模式？它是如何记住这种模式的？
浏览 25提问于2018-12-16得票数 5
回答已采纳
在预先实现的keras模型(VGG16等)中，我们指定可以改变模型输入的形状，并仍然加载经过预先训练的imagenet权重。
我感到困惑的是，第一层的权重会发生什么呢？如果输入张量有一个不同的形状，那么权值的数量将不同于预先训练的模型，不是吗？
这里是Keras VGG16模型的实现，可供参考。
浏览 0提问于2017-12-04得票数 1
回答已采纳
2回答
CNN模型只预测了1类
、、、
我已经为二分类编码了一个CNN模型。我的数据集是有偏差的(第一类包含56000张图像，第二类包含3000张图像)。我测试了108张图片(每类54张)。我的模型预测每个图像都是1级的。你能告诉我我的模型有什么问题吗?我该如何改进它？
IMG_SIZE = 32
LR = 1e-1
convnet = input_data(shape=[None, IMG_SIZE, IMG_SIZE, 3], name='input')
convnet = conv_2d(convnet, 32, 5, activation='relu')
convnet = max_po
浏览 5提问于2018-07-06得票数 0
对于一个输入，有随机权值，我的预测效率会改变吗？另外，我还没有考虑到网络中的偏差，这是否是效率较低的原因( 200例训练数据的预测率为93%，100例测试数据的预测率为90% )。我以学习率为0.005，错误阈值为0.005。我使用了反向传播算法)
浏览 3提问于2016-06-24得票数 1
回答已采纳
1回答
我已经阅读了一些关于这方面的其他问题(以及相关的答案)，但我仍然有疑问:向阈值激活函数添加偏差会改变阈值吗？据我所知，添加一个偏置应该会使激活函数沿x轴移动，所以它也应该改变阈值。
假设我们只有一个输入节点和一个输出节点，并且输入节点有一个阈值激活函数，阈值设置为0。现在，如果我们输入1，神经元将激活并将1 * weight返回到输出节点，但是如果我们添加一个权重为2的偏置节点a_0 = -1，连接到输入节点，并将前一个输入设置为1，神经元将不再激活，因为现在我们必须达到至少2才能激活它。这算不算“改”门槛呢？
浏览 2提问于2013-05-17得票数 2
回答已采纳
1回答
我正在为CNN工作，我有一些疑问。让我们假设我只想要一个功能地图，只是为了让事情变得更简单。让我们假设我的形象是灰色的，让事情变得更简单。所以，假设我的图像是(32,32) --灰度，因此只是一个通道，我们不需要显式地写它，我的过滤器是(3,3) --再一次，一个特征图，所以我不会费心地写1。我知道这会映射到一个(30,30)层。
我会有多少个参数？如果我正确理解它，我将有9个权重和一个偏差，所以总共10，因为我们用相同的权重映射每个(3,3)子区域。反向传播将确定这些权重的最佳值，这将给我一个特征图，或过滤器。
到现在为止还好。我不明白的是培训是如何运作的？当我在图像上移动时，我需要保持相同
浏览 0提问于2016-05-20得票数 2
回答已采纳
1回答
我正在可视化我的网络中完全连接的部分的偏差和权重。我看到偏差的变化比权重更频繁，我试图理解它的含义。在这两种情况下，我只是采用权重和偏差，并将它们表示为直方图。
我们在这里看到:偏置，它是1x256个参数。权重是256X512参数的矩阵。
会不会是由于大量数字落在同一个箱子中，在可视化中权重几乎没有变化的原因？有没有更好的方式来可视化体重学习？或者还有其他一些原因。
连接16个神经元和1个神经元的网络的另一部分。
浏览 0提问于2019-08-30得票数 2
例如:如果convnet的'L‘层只包含8个核/滤波器，这意味着在L层中只有8个神经元？
浏览 0提问于2020-03-15得票数 0
3回答
我用PyTorch实现了一个LSTM，如下所示。 import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.autograd import Variable
class LSTM(nn.Module):
"""
Defines an LSTM.
"""
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, num_lay
浏览 116提问于2019-03-13得票数 2
回答已采纳
我有经典的TensorFlow代码，用于识别手写数字，使用tf.Estimator。我的问题很复杂，包括两个问题。
我是否应该为代码中的目标变量编写tf.summary()来可视化Tensoboard中的数据，只需键入tensorboard -- logdir=/tmp/mnist_convnet_model或tf.Estimator，就可以在*/tmp/mnist_convnet_model目录中自动收集所有摘要，然后只需调用tensorboard -- logdir=/tmp/mnist_convnet_model？
如果我必须写tf.summary()，你能回答我吗?我应该在代码
浏览 1提问于2019-02-14得票数 1
在我的常规python代码中，我实现了一个CNN。我使用model.save保存它，并生成大约四个文件(检查点、元、索引和其他文件)。但是，我不能直接将这四个文件加载到tensorflow.js。这是CNN的样本：
import tflearn
from tflearn.layers.conv import conv_2d, max_pool_2d
from tflearn.layers.core import input_data, dropout, fully_connected
from tflearn.layers.estimator import regression
convne
浏览 1提问于2018-10-08得票数 0
1回答
有大量输入的神经网络会导致我的网络问题，比如
神经网络由于输出和太大，并且在进行反向传播时，梯度和太高，导致学习速度太快，因此神经网络的前向计算往往会使输出达到1.0。
神经网络在各个层次上都将tanh作为一种主动函数。经过大量思考，我想出了以下解决方案：
减小随机权重值( WeightRandom / PreviousLayerNeuronCount )
或
计算输出或梯度之和后，将和除以“输出和的前一层神经元数”和“下一层神经元数表示梯度和”，然后将和传递到激活/导数函数中。
我对我想出的解决方案感到不舒服。
解决方案1不能完全解决问题。梯度或输出和达到高值
浏览 2提问于2016-05-24得票数 0
1回答
基于CNN的图像回归
、、、
我现在面临的问题是，我尝试过的各种CNN回归模型总是返回相同(或非常相似)的值，并且我试图找出原因。但我愿意听取广泛的建议。
我的数据集如下所示：
x：64x64灰度图像排列成64x64xn
y：介于0到1之间的值，每个值对应于一个图像(将其看作某种比例)。
weather：每幅图像拍摄时的4个天气读数(环境温度、湿度、露点、气压)
目的是利用图像和天气数据来预测y。因为我在处理图片，所以我认为CNN是合适的(如果这里有其他的策略，请告诉我)。
据我所知，CNN最常用于分类任务--使用它们进行回归是非常不寻常的。但理论上，它不应该有太大的不同--我只需要将损失函数改为MSE
浏览 0提问于2018-08-15得票数 2
2回答
我在修一辆自动驾驶汽车。我想用CNN在tflearn中从图片中预测转向角度。问题是它只输出0.1。你觉得有什么问题吗？图片是128x128，但是我尝试将它们调整到28x28，这样我就可以使用mnist示例中的代码了。实验室的转向角度介于0到180之间。我也可以说，训练时的损失并没有减少。
Training.py
import tflearn
from tflearn.layers.conv import conv_2d, max_pool_2d
from tflearn.layers.core import input_data, dropout, fully_connected
from t
浏览 3提问于2017-09-22得票数 2
回答已采纳
2回答
神经网络反向传播实现问题
、、、
我在神经网络上读了相当多的文章，并用反向编程(主要是 )训练他们，并从和那里获得了更多的信息。我认为我对核心算法有相当扎实的掌握，但我试图建立一个经过反向传播训练的神经网络还没有完全成功，我不知道为什么。
代码在C++中，到目前为止还没有矢量化。
我想建立一个简单的两个输入神经元，一个隐神经元，一个输出神经元，网络来建模和函数。在进入一个更复杂的例子之前，为了了解这些概念是如何工作的，我的前向传播代码在手工编写权重和偏差的值时工作。
float NeuralNetwork::ForwardPropagte(const float *dataInput)
{
int number
浏览 2提问于2015-11-17得票数 5
回答已采纳
class ConvNet(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(ConvNet, self).__init__()
self.conv1 = torch.nn.Conv2d(1, 6, 5)
self.pool = torch.nn.MaxPool2d(2, 2)
self.conv2 = torch.nn.Conv2d(6, 16, 5)
self.fc1 = torch.nn.Linear(16 * 4 * 4, 62)
def forward(self, x):
x = self.pool(F
浏览 2提问于2022-08-10得票数 1
2回答
快速R中的反向传播
、、、
我理解在选择性搜索后如何应用卷积层，在香草R-CNN中找到感兴趣的区域，因此在单个卷积网络中进行反向传播或任何权值更新。但是在速度更快的RPN中，首先应用convNet，然后在一个单独的convNet中计算出感兴趣的区域。权数究竟在哪里更新？在初始convNet和RPN之间。但是，权值只能在与地面真值比较之后才能更新。或者是在两个网络完全向前通过之后，一个反向传递被完成。在这种情况下，如何同时考虑两者？如果没有，这一比较是在哪里和如何进行的？任何指向任何资源的指针都将受到高度赞赏。
浏览 0提问于2018-04-02得票数 4
1回答
我已经成功地测试了这里提供的mnist分类器的简单模型：
现在，我正在尝试使用外部数据运行一个类似的模型，我已经使用该模型在python中训练分类器。
我使用的数据集由矩阵X(11527 X 1200)和Y(1200 X 26)组成，矩阵X包含11527张图像的像素值，Y(1200 X 26)包含一个热编码标签。
我面临的问题是，在给定新数据的情况下，权重不会随着迭代而改变，而且无论系统执行多少次迭代，我都会停留在10945的单一精确值上。
原始代码，来自张量流网站(这个运行良好)：
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
primeiro progra
浏览 0提问于2016-03-13得票数 0
1回答
我是机器学习领域的新手。我的问题是如何确定神经网络中偏差的大小(使用反向传播算法)？目前，我有一个2层神经网络(1个隐藏层和1个输出层)。代码如下：
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
sigmoid = lambda x : 1 / (1 + np.exp(-x))
dsigmoid = lambda y: y * (1 - sigmoid(y))
# This function performs the given function (func) to the whole numpy array
def ma
浏览 0提问于2018-03-21得票数 0
我有一个顺序模型：
this.model = tf.sequential()
this.model.add(tf.layers.dense({units : 16, useBias : true, inputDim : 7})) // input
this.model.add(tf.layers.dense({units : 16, useBias : true, activation: 'sigmoid'})) // hidden
this.model.add(tf.layers.dense({units : 3, useBias : true, activation: &
浏览 0提问于2018-04-29得票数 3
回答已采纳
在神经网络中，我试着把它编码出来，但被卡在了一个部分上。偏差项的权重是否在反向传播中得到更新？我在这里遵循算法，，他们似乎没有更新它，他们选择了一些偏差项权重的任意值。这是否意味着偏差项的输出为1，其权重不应改变？
浏览 3提问于2015-12-25得票数 4
回答已采纳
我想为我的问题提供一些简短的背景，以避免解释完全连通网和ConvNets之间的区别的答案。
我完成了前3门课程的深度学习专业从deeplearning.ai (古瑟拉)。同时，我还完成了斯坦福大学2017年春季CS321n课程的前两项家庭作业任务，以及迈克尔·尼尔森( Michael )关于深度学习的书。
我相信我对这两种类型的网络的体系结构都有一个合理的理解，以及如何用python/tensoflow编写它们。我还在C中实现了我自己非常简单的完全连接的饲料网，在这里我能够在MNIST上获得98%。
我还阅读了关于哪种类型的数据更适合ConvNet的问题，并且我得出的答案类似于：
如果输入特性
浏览 0提问于2019-01-06得票数 2
回答已采纳
1回答
从依到问题在互联网上，偏差是一个可学习的参数，有不同的解决方案来更新它，但我没有找到一个简明的方法，以正确地更新偏见在培训。
当我试图适应一个小的网络。被引入训练时，它失败了：
📷
当我试图缩小偏差更新时，它产生了类似的结果，但延迟了结果：
📷
接下来，我试图对火车组错误进行偏置更新，再次推迟了趋势：
📷
接下来，我尝试将偏差反向更新，使其与训练集中的错误成反比，但如果没有验证集，这将不会有任何显示的好处。唉，效果是一样的：
📷
据@诺亚·韦伯(Noah)说，偏见有助于减少训练中的过度适应，这与我以前的实验是一致的。
基于此，我认为越多的过度拟合发生，偏差项就越应该被更新。这显然可以通过误差和
浏览 0提问于2020-03-11得票数 0
回答已采纳
1回答
我是一个计算机科学研究生项目的学生。昨天我们做了一个关于神经网络的讲座。我想我理解了感知器在神经网络中的特定部分，只有一个例外。我已经对感知器中的偏见进行了研究，但我仍然没有理解。到目前为止，我知道，有了偏差，我可以操纵输入的和在一个感知中的权重，以评估和减去一个特定的偏差大于激活函数阈值-如果函数应该激发(Sigmoid)。但是在我的教授的演讲幻灯片上，他提到了这样的事情：
这种偏差被添加到感知器中，以避免所有输入都等于零的问题--没有乘法权会产生影响。
我不知道这句话背后的意思是什么，为什么它很重要，所有加权输入的和不能等于零？如果所有输入等于零，那么下一个隐藏层的下一个感知就不会
浏览 0提问于2018-07-25得票数 1
1回答
我目前正在尝试用Python实现一个神经网络，以玩使用遗传算法训练的Snake游戏(尽管这现在是另一回事)。 每一个玩这个游戏的网络都会一遍又一遍地做同样的动作(例如，一直走直线，一直向左转)。网络有5个输入:在所有四个方向上到对象(食物，边界，它自己的尾巴)的距离，以及食物和蛇面对的方向之间的角度。这三个输出分别表示左转、直行和右转。 我以前从来没有使用过这样的东西，所以在这一点上我有一个相当基本的理解。隐藏层的数量和每层的节点数是可变的，我已经改变了很多东西来测试，但蛇继续每条蛇重复完全相同的运动。 任何关于为什么会发生这种情况的建议，以及如何修复它，我们都会非常感激。我可以展示我的代码
浏览 40提问于2020-02-02得票数 0
我有一个神经网络来对MNIST数据集进行分类。虽然我可以提取模型的权重和偏差，但我很想知道单个预测是否有特定的权重和偏差。例如，如果我预测一个特定的图像，例如2，是否有可能获得该特定预测的权重和偏差？如果是这样的话，我该怎么做呢？ 模型- model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),
keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)
浏览 9提问于2019-07-03得票数 0
回答已采纳
我想将示例中的丢失函数更改为tf.nn.nce_loss。查看tf.nn.nce_loss实现：
def nce_loss(weights, biases, inputs, labels, num_sampled, num_classes,
num_true=1,
sampled_values=None,
remove_accidental_hits=False,
partition_strategy="mod",
name="nce_loss"):
我认为
第三个参数
浏览 1提问于2016-04-14得票数 3
1回答
我有一个Tensorflow v1会话图(受过训练)，并希望从它中检索权重和偏差，以便将它们输入具有相同体系结构的Keras模型。我已经设法得到了所有的重量与以下调用，但不是偏见。我试过：
tf.all_variables()
tf.get_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES)
tf.get_collection(tf.GraphKeys.BIASES)
对如何获得偏见有什么想法吗？
浏览 6提问于2022-05-27得票数 0
我想根据两组数据对网络进行培训。例如，我希望网络根据过去的湿度趋势和过去的温度趋势来预测湿度。在这种情况下，我应该如何组织输入层？我会想，在一次系列赛中，我会在系列赛中使用一个规则的滑动窗口。对于两个系列，我是否只是将两个窗口(从湿度和温度序列)呈现到输入层，即窗口大小的两倍？如果没有，我如何配置输入层，使其不混淆两组培训数据？
我只是让网络自己解决这个问题，还是有一种向网络提供两组(或更多)培训数据的首选方法？谢谢。
浏览 0提问于2016-12-17得票数 1
我对tensorflow还比较陌生，但即使做了大量的研究，我还是找不到一些不同含义的文档。
对于我目前的项目，我想在tensorflow的帮助下训练一个DNN，然后我想从它中提取权重和偏差矩阵，以便在tensorflow之外的另一个应用程序中使用它。对于第一次尝试，我建立了一个4，10，2结构的简单网络，它可以预测二进制结果。
我使用了3个real_valued_columns和一个sparse_column_with_keys (包装在embedding_column中)作为特性：
def build_estimator(optimizer=None, activation_fn=tf.si
浏览 0提问于2017-07-24得票数 1
回答已采纳
我正在尝试训练我的神经网络，以便使用conv3d进行图像分类。在训练时，我发现初始损失超过2，所以我想知道我可以做些什么来减少这个初始损失？
以下是我的模型代码：
model = Sequential()
model.add(Conv3D(2, (3,3,3), padding = 'same', input_shape= [num_of_frame,
img_rows,img_cols, img_channels] ))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Conv3D(64, (3,3,3))
浏览 4提问于2018-12-29得票数 0
2回答
我目前正在建立一个CNN在tensorflow，我正在初始化我的重量矩阵使用一个正常的重量初始化。然而，我不知道该如何初始化我的偏见值。我使用ReLU作为我在每个卷积层之间的激活函数。是否有一种标准方法来初始化偏倚值？
# Define approximate xavier weight initialization (with RelU correction described by He)
def xavier_over_two(shape):
std = np.sqrt(shape[0] * shape[1] * shape[2])
return tf.random_no
浏览 5提问于2017-07-03得票数 15
回答已采纳
作为背景，我对机器学习的世界比较陌生，我正在尝试一个项目，其目标是对NBA比赛中的比赛进行分类。我的输入是一场NBA比赛中每场比赛40帧的序列，我的标签是每一场比赛的11种全面分类。
该计划是将每一帧序列，并将每帧传递到CNN，以提取一组特征。然后，从一个给定的视频的每一个特征序列将传递到一个RNN。
我目前正在使用Keras作为我的大部分实现，我选择使用VGG16模型为我的CNN。以下是一些相关代码：
video = keras.Input(shape = (None, 255, 255, 3), name = 'video')
cnn = keras.application
浏览 0提问于2017-07-29得票数 4
我正在查看来自的以下
它提供了同时使用sigmoid和tanh激活功能的选项。
对于产生~ (0,1,1,0)的tanh函数，异或测试似乎工作得很好
但是当我切换到sigmoid时，我得到了错误的输出~ (0.5,0.5,0.5,0.5)
我已经用我在网上找到的试过了，同样的问题也出现了。
似乎唯一改变的是激活函数(及其导数)。改变这一点是否需要其他改变，比如反向传播？
非常感谢您的帮助！
浏览 16提问于2016-09-07得票数 2
回答已采纳
我试图对自己的神经网络进行编码，但有些东西我对偏见术语不太理解。我知道一个神经元与另一个神经元之间的每一个环节都有一个权重，但是一个偏倚和它所连接的神经元之间是否有一个权重呢？或者我能想到重量总是1，而且永远不会改变吗？
谢谢
浏览 3提问于2015-12-25得票数 2
回答已采纳
我想问一下Keras是如何使用Glorot统一初始化器和relu处理输入的？我很困惑Keras是如何处理输入的
例如，我有这样的代码
model = Sequential()
model.add(ZeroPadding2D((1, 1), input_shape=(224, 224, 3)))
model.add(Convolution2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Convolution2D(64, (3, 3), activation='rel
浏览 3提问于2019-01-27得票数 0
回答已采纳
1回答
因此，我正在开发一个反向支持神经网络的实现:我创建了这个“神经元”类，就像神经网络中的每个初学者一样。
然而，我得到了奇怪的结果:你看，当数据集很小时(比如在XOR函数的情况下，数据集只能有4个可能的排列(00，11，01，10) )，输出神经元给出了非常接近的结果，无论发生多少次训练迭代(时期)。例如:1XOR 1给我0.987，1XOR 0给我0.986，它们不应该相差很远吗？
下面是类代码，以防万一：
#pragma once
#include <vector>
#include <iostream>
#include "Math.h"
#inc
浏览 1提问于2014-08-10得票数 0
3回答
有人能给我解释一下如何在反向传播过程中更新偏差吗？
我已经读了相当多的书，但找不到偏差更新！
我知道偏置是一个附加了权重的1的额外输入(对于每个神经元)。一定有一个公式。
浏览 3提问于2010-09-23得票数 79
1回答
这可能很容易看出为什么，但我仍然不明白为什么我们在中性网络中使用偏见？权重的值将被改变，从而确保算法是否会学习。那么，为什么要在这一切中使用偏见呢？
浏览 4提问于2021-05-27得票数 0
回答已采纳
在CUDA ConvNet中，我们可以为每一层编写类似这样的代码()：
[conv32]
epsW=0.001
epsB=0.002
momW=0.9
momB=0.9
wc=0
其中wc=0指的是L2权重衰减。
如何在TensorFlow中实现同样的目标呢？
浏览 2提问于2016-04-12得票数 12
回答已采纳
3回答
我有一个这样的SimpleRNN：
model.add(SimpleRNN(10, input_shape=(3, 1)))
model.add(Dense(1, activation="linear"))
模型摘要中写道：
simple_rnn_1 (SimpleRNN) (None, 10) 120
我对simple_rnn_1的参数号120很好奇。
有人能回答我的问题吗？
浏览 2提问于2018-05-02得票数 8
1回答
我试图用PyTorch的2D卷积验证以下一些结果：
输入矩阵:X (10，10，3)伪数字图像
权重矩阵:W (3，3，3)我的Conv滤波器测试
输出矩阵:y (10，10，1)
我有下面的代码，但我无法正确地分配权重和运行模型，没有错误。我在这里做错什么了？
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms
import numpy as np
# Convert image to tensor
image2tensor = torchvision.transforms.ToTensor(
浏览 0提问于2018-09-25得票数 2
1回答
我正在使用Keras运行一个简单的前馈网络。只有一个隐藏层，我想对每个输入与每个输出的相关性做出一些推断，我想提取权重。
这就是模式：
def build_model(input_dim, output_dim):
n_output_layer_1 = 150
n_output = output_dim
model = Sequential()
model.add(Dense(n_output_layer_1, input_dim=input_dim, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.25)
浏览 3提问于2017-02-23得票数 23
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
云直播活动推荐
腾讯云开发者
