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回答
如何使用TensorFlow最大限度地减少两个损失?
网络
结构有两个优化头,分类头和回归头。在培训
网络
时,我如何尽量减少这两种情况? 我有一个想法,那就是把他们两个人总结成一个损失。
浏览 1
提问于2016-07-22
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1
回答
Matlab - low神经
网络
目标影响结果
、
我已经用matlab的神经
网络
创建了一个OCR。你知道为什么降低目标会降低神经
网络
的正确性吗? 我认为这可能与它过于努力地尝试正确有关,因此它在处理噪音和变化时效果不佳。
浏览 3
提问于2011-04-02
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1
回答
使用tensorflow进行自定义对象检测
、
我已经使用ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17模型
训练
了对象检测接口来检测自定义对象。但在
训练
之后,API只检测自定义对象,而不检测API已经
训练
过的对象。有没有办法将更多的类添加到现有的模型中,以便它可以检测到新的对象以及它已经
训练
过的对象?
浏览 3
提问于2018-01-24
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2
回答
神经
网络
在NeuronDotNet中的应用
、
我正在使用neurondotnet库进行ANN编程,我的输入层向量是400,我的输出层向量是5,我的学习样本只有28。我的问题是,我不知道如何选择我应该有多少隐藏层和他们的向量的大小。有谁能给我指引正确的方向吗?谢谢。
浏览 0
提问于2009-12-29
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1
回答
多类目标检测:N X (1 vs all)还是1 X (N vs all)?
、
、
我正在使用神经
网络
进行多类分类。假设我有10个目标类和一个null (非高于目标的类)。我为每个目标单独
训练
一个神经
网络
,每个
网络
(目标,非目标)有两个输出神经元,这样在上面的情况下,我需要10个单独的神经
网络
,还是有11个输出(10个目标,1个其他)的神经
网络
更好?我见过人们在不同的论文中使用这两种方法中的任何一种,但没有解释,但是对每个目标类使用单独的
网络
在理论上有优势吗?与替代方法相比,计算开销成本是否值得获得收益和收益? 提前感谢!P.S. (1)当然,在这两种
浏览 0
提问于2014-09-16
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1
回答
CNN的输入大小是否随批次大小而变化?
通常,卷积神经
网络
的输入由具有给定width*height*channels的图像来描述。对于不同数量的批处理大小,输入节点的数量是否也会有所不同?
浏览 0
提问于2018-06-12
得票数 1
3
回答
Matlab神经
网络
测试
、
我已经创建了一个神经
网络
,性能很好。通过使用nprtool,我们可以使用输入数据和目标数据来测试
网络
。我的问题是,用提供的目标数据测试神经
网络
的目的是什么?难道测试不应该有目标数据,这样我们就可以知道
训练
好的神经
网络
在没有目标数据的情况下能做得多好?希望有人对此作出回应,谢谢=)
浏览 1
提问于2012-09-28
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1
回答
是否有可能扩展经过
训练
的神经
网络
以识别其他模式
假设我有一个神经
网络
( NN ),它被
训练
来识别给定的图像中的猫,有没有办法更新我的NN来识别狗?更广泛地说,我的问题是关于一种通过“加载模式库”来扩展NN的方法。
浏览 15
提问于2017-01-30
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1
回答
什么是列车损失、有效损失和NNs中的列车/Val均值
、
、
、
我目前正在通过研究像MNIST这样的例子来学习卷积神经
网络
。在
训练
神经
网络
的过程中,我经常看到这样的输出:--------|--------------|
浏览 1
提问于2016-05-01
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1
回答
在暗网中实现yolo时,我们是否应该在图像
网络
数据集上进行
训练
?
、
、
在yolo论文中,他们告诉我们,他们已经使用图像
网络
数据集对
网络
进行了预
训练
。所以,我的问题是,我们是否也应该预先
训练
网络
? 抱歉,我说得太直白了。有人能回复我吗?
浏览 11
提问于2019-03-10
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1
回答
单字符识别竞争神经
网络
、
我正在做一项任务:我必须在Matlab中构建一个字母识别脚本我有一个44x26的特征矩阵,每个字母一行,我试图建立一个
网络
,可以将字母分类为26个不同的类别,但没有成功:(以下是
网络
训练
的代码:kohonen_weights_learning_rate
浏览 0
提问于2012-03-15
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1
回答
CNN多类与二值类图像分类
、
、
、
假设我们有3类图像
训练
:1.猫,2.狗,3.不是猫也不是狗。我们只关心一张图像是否是猫/狗,或者两者都不是,但我们不在乎它是猫还是狗,只是这两者之一。把狗和猫类合并成一个单一的“正面”类,而不是
训练
三级CNN,这本身就“更好”吗?如果是的话,那麽,如果我们真的关心图像是狗还是猫,最好先运行二进制分类器来判断它是否狗/猫,然后再运行第二个二进制分类器,只
训练
猫和狗来决定它实际上是哪一个?
浏览 0
提问于2017-11-07
得票数 4
1
回答
如何使用预
训练
的yolov3模型并对其进行重新
训练
以检测超过80个对象
、
但是现在我想为3个新的类定制
训练
现有的模型,我不想松散预先
训练
好的对象。换句话说,我想增量地
训练
模型。我一直在关注。但在最后,我只能检测到我
训练
的最后3个对象。并松开这80个预定义的类。 如何
训练
模型,使其在现有类之后添加新类?
浏览 0
提问于2020-05-09
得票数 1
1
回答
深层神经
网络
中收敛的定义是什么?
、
假设我有一个前馈神经
网络
,它近似于一个值,Y_0说。给出了Y_0的解析值。给出了Y_0每一步的
网络
逼近图。我们可以直观地看到,Y_0的近似收敛于它的解析值。实际上,前馈神经
网络
(或一般的深层神经
网络
)的逼近结果通常是一个与时代/步长相同的有限序列。在深度神经
网络
的背景下,是否有收敛的定义?
浏览 0
提问于2023-05-03
得票数 1
1
回答
Matlab神经
网络
训练
、
、
更好的方法是修改
训练
结构中的历元,还是将
训练
功能循环起来?
浏览 3
提问于2014-12-22
得票数 0
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1
回答
在实现人工神经
网络
的同时,如何减少
训练
值中的误差?
、
、
问题是,在我的
训练
值中,我得到了一个几乎0.8-1.0的错误,这是不可接受的。我如何找到减少错误的方法?我试过降低
训练
率,但没有效果。我目前正在使用excel工作表中的数据集来
训练
我的系统。
浏览 4
提问于2016-06-30
得票数 0
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3
回答
我试图理解神经
网络
训练
中的“时代”。下一个实验是否等效?
、
、
、
、
假设我有一个定义好的神经
网络
的
训练
样本(带有相应的
训练
标签)(神经
网络
的结构对于回答这个问题并不重要)。让我们把神经
网络
称为“模型”。我用
训练
样本和
训练
标签来
训练
40个时代的“模型”。经过
训练
,神经
网络
将对整个神经
网络
有一组特定的权重和偏差,我们称之为WB_Final_experiment1。实验2 我用
训练
样本和
训练
标签来
训练
20个时代的“模型
浏览 13
提问于2020-03-20
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1
回答
为什么验证准确率达到1.00,而
训练
准确率为99%。我的数据由49个要素和70万个样本组成
、
而
训练
准确率在98%到99%之间。我使用的是具有2个隐藏层的神经
网络
。这是一个多类分类问题。
训练
数据的大小为777385,验证率为20%。
浏览 46
提问于2019-06-18
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1
回答
神经
网络
反向传播算法中的
训练
数据循环
、
、
在一个
训练
周期内,我要使用多少次
训练
数据样本?假设我有60个
训练
数据。我通过第一排,做一个向前传球和调整重量使用结果从后传球。
浏览 2
提问于2014-03-24
得票数 9
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1
回答
CLDNN (tensorflow)的降维
、
、
、
该层的解码器部分只是为了
训练
编码器以减小井的尺寸。这意味着您希望将编码器的输出“插入”到下一层的输入中。我可以定义一个损耗函数来
训练
自动编码器(通过比较解码输出的输入),还有一个其他的损耗函数来
训练
整个图。我有办法
训练
这两个损失函数吗?或者我误解了这里的问题,但我觉得自动编码器的解码器部分是“在循环之外”的,不会被
训练
。 我发现了这样的自动编码器和卷积层的实现等等.但我不太明白如何在
网络
中“插入”自动编码器(如在方案中)。
浏览 5
提问于2016-12-07
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