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我需要使用深度学习将输入向量分类为10个类别(从0到9的数字)。为此，我有两个训练数据集:一个标记的(n=9000)和另一个未标记的(n=21000)。我应该只使用标记的训练数据集训练我的模型，还是使用它首先预测未标记的训练数据集的标签，然后使用所有训练数据训练模型？你还有什么其他的建议吗？可以使用自动编码器吗？我已经尝试使用标记的训练数据来预测我的未标记数据<e
浏览 32提问于2019-05-24得票数 2
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教程问题以二进制或多类分类的形式出现，其中所有的数据都有适当的标签。在实际应用程序中，有不属于任何类别且不能分类的传入数据。我们如何处理这些属于“未知”类别的数据？“未知”的宇宙可能远不止“已知”。因此，“未知”的数据可能过多，导致阶级不平衡。我们如何训练模型来处理“未知”数据？还是我们忽视了它？
浏览 0提问于2018-09-02得票数 5
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填充缺失的值并进行规范化
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我有两列神经网络的训练数据，它们都是缺失的值。(还有许多其他列不缺少值。)数据是高度和权重，所以我认为一个很好的填充值应该是0或-1。这是基于Python中的深度学习一书：我还被建议通过减去每一列的平均值并除以
浏览 0提问于2018-07-26得票数 8
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我希望你能帮助我，因为我有一些关于这个话题的问题。我是深度学习领域的新手，虽然我做了一些教程，但我无法将概念联系起来或区分开来。
浏览 0提问于2014-10-11得票数 28
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我刚开始学习深度学习，并与时尚MNIST数据集合作。作为X标签预处理的一部分，训练和测试图像，除以像素值255，作为输入数据规范化的一部分。training_images = training_images/255.0我知道这是将值缩小到0,1，因为神经网络在处理这些值时效率更高但是，如果我试图跳过这两行，我<em
浏览 1提问于2020-05-31得票数 2
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我有字符串标签，比如“猫”，“狗”。我是否可以将字符串标签直接提供给Tensorflow中的深度学习模型，并获得字符串标签作为预测？我正在寻找等同于sklearn的labelEncoder sklearn.preprocessing导入LabelEncoder
如果这是不可能的，有没有办法将标签打包到savedModel协议文件中，我使用的是Estimator的export_savedModel接口
浏览 5提问于2017-03-17得票数 0
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我有大约4000个rgb标签图像，这是一些其他图像的掩模。在回归方法的帮助下，我可以在深度学习编码器-解码器结构(例如:UNet)架构中使用这个图像标签对。但我想做的是分段方法。为此，我如何转换这些图像？整个数据集应该有7个类，包括背景。但是，当我尝试在RGB标签中查找唯一值
浏览 0提问于2021-05-25得票数 0
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在机器学习的分类问题中，通常我们对单个数据点使用单个标签。我们如何对单个数据点使用多个标签？我们怎样才能建立一个keras深度学习模型呢？与单个标记的问题相比，应该更改哪些超参数？
浏览 0提问于2020-08-19得票数 0
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我想使用H2o深度学习模型预测标签，但我无法解释我的H2o深度学习输出。 activation = "Tanh", 我传递博客内容的word2vec向量，命名为Con
浏览 1提问于2018-12-03得票数 1
我在tensorflow训练了一个深度学习模型。我是说下面。检查点文件没有丢失所有时间点的信息吗？我该怎么做？
浏览 0提问于2018-04-30得票数 3
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面向CNN的面部表情识别数据准备
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我对面部表情识别这一领域非常陌生，目前我正通过深度学习，特别是CNN，对此进行研究。我在准备和/或预处理我的数据方面有一些问题。通用问题：现在，我该如何准备我的数据，以便在CNN进行培训(我有点依赖于使用深度学习图书馆( TensorFlow) )？问题1：我读过一些基于深度学习的面部表情识别(FER)论文，这些文章建议将表情的峰值(很可能是一幅图像)作为训练数据
浏览 6提问于2016-05-26得票数 3
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我有相同场景的深度和热图像，但是有一个稍微不同的观点。。在深度图像中与同一物体对应的像素是否会被使用，即使它们不在同一位置？下面是SSD模型的一个例子：
我只淹没了框坐标预测(最佳先验和真实对象位置之间的<
浏览 4提问于2019-11-13得票数 0
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我有一个大约100个数值的数据集。我把我的神经网络的学习速度设为0.0001。我已经成功地在数据集上训练了100多万次。但我的问题是，在神经网络中，很低的学习率的影响是什么？
浏览 2提问于2018-08-05得票数 0
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cv2在深度学习模型上进行推理时使用的是图形处理器，我想使用gpu进行深度学习模型的推理，有什么方法吗？我尝试做cv2.UMat()，但它只在我不使用深度学习时才支持，当我开始使用深度学习时，它不起作用。请让我知道我们如何做cv2操作和深度学习的时候。
浏览 3提问于2020-02-04得票数 0
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我是深度学习的新手，在使用caffe深度学习网络时遇到了一些问题。基本上，我没有找到任何文档来解释如何解决我现在正在处理的一系列问题和问题。
请让我先解释一下我的情况。我有成千上万的图像，我必须对它们进行一系列的预处理操作。对于每个预处理操作，我必须将这些预处理图像保存为4D矩阵，并存储一个带有图像标签的向量。
浏览 0提问于2015-06-22得票数 5
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我们目前使用Sagemaker以基本的方式对某些产品的组件故障进行预测。问题是，某些产品有组件故障的趋势，通过上述测试并不包括有问题的产品的历史问题。例如，该产品可能有两个组件故障，我们预测会导致第三个组件故障，因为其他产品也有相同的问题/趋势。理想情况下，我们应该将嵌套的JSON传递到端点，如下所示： "modelcode": "XX001",
"manufacturedate"
浏览 0提问于2019-10-27得票数 0
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基于子类别的数据标签好于父类别吗？例如:对于毒品数据..。将药物剂量标记为drug_dose或将药物剂量标记为不同类型的剂量，如注射、胶囊、spray..which是较好的选择？
浏览 0提问于2019-02-20得票数 1
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我有有向图，每个顶点都有一些"class01_01.gml“格式的标签。这类类有多个。我需要使用深度学习对这些文件进行多类分类。PS:我不太熟悉对图表的深入学习。
浏览 0提问于2020-02-25得票数 1
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我有一个包含分类特征的数据集，它有4个标签和4个特征。(这是一个元分类器，因此基分类器的输出作为这个分类器的输入) 1 1 1 2 2 3 4 3 3 1 我正在使用scikit学习，并且正在考虑使用朴素的贝叶斯或决策树分类器需要能够<
浏览 0提问于2016-07-15得票数 4
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