预测和类激活映射仅适用于某些图片
预测和类激活映射是深度学习中的两个重要概念，用于理解和解释卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中的工作原理。
预测是指使用训练好的CNN模型对输入图片进行分类或回归预测。CNN模型通过学习大量的图像数据，可以自动提取图像中的特征，并将其映射到不同的类别或数值。预测结果可以告诉我们输入图片属于哪个类别或具体数值。
类激活映射（Class Activation Mapping，CAM）是一种可视化技术，用于可视化CNN模型在预测过程中对输入图片的关注区域。CAM可以帮助我们理解CNN模型是如何基于图像的不同区域进行分类决策的。通过CAM，我们可以可视化出CNN模型对于不同类别的激活区域，从而得知模型对于不同类别的关注点。
CAM的应用场景包括图像分类、目标检测、图像分割等任务。通过CAM，我们可以了解CNN模型在不同任务中对于不同类别的关注区域，从而进一步优化模型的性能。
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通过使用以上腾讯云产品，用户可以方便地进行图像处理、深度学习模型训练和推理，从而实现预测和类激活映射等相关任务。
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我已经重新训练了一个VGG16分类器，并希望显示类激活图。不幸的是，这只适用于一些图片，尽管图像是经过预处理的。它只是一个二进制分类器。我已经看到，尽管在加载图像时设置了target_size，但一些图片的宽度和高度并不在期望的范围内。手动调整大小也没有帮助。Z具有所需的形状。/Images/picture_cam.jpg', superimposed_img)
如上所述，对于一些图片，我得到了一个有效的预测</e
浏览 12提问于2019-08-12得票数 0
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activation: 'softmax' layers: [ output}); 现在我希望输出在-1和1
浏览 22提问于2019-06-24得票数 0
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我知道这个常量必须输入到某个激活函数(可能是sigmoid：$f(x)=\frac{1}{(1+e^{-x})}$或reLU：$f(x) = max(0，x)$。以乙状结肠为激活函数的单隐层简单神经网络的表示图片参考但是，在这些激活函数中计算的常数显然再次输出常数，那么如何使用它们来预测数据呢？例如，假设所有加权输入的和为$15$，则它在sigmoid函数中的计算值为$\frac{1}{(1-e^{-15})} = 0.99999969409$。这个常量不能用于数据<em
浏览 0提问于2018-07-07得票数 0
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predict和predict_class函数在keras中有什么区别？
为什么Model对象没有predict_class函数？
浏览 0提问于2018-07-17得票数 26
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machinelearningmastery.com/multivariate-time-series-forecasting-lstms-keras/📷model.add(Dense(1))model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))mode
浏览 0提问于2020-07-17得票数 0
然而，有时我的模型，由于模型的性质，预测的目标不是原来的集合。也就是说，我的训练目标是从0,1,2中选择的，我的模型偶尔预测3，因为它不是很亮。问题是，当我分散我的数据，然后分开散图预测，目标2被映射到一个不同的颜色在每个散射，这是一个坏的图片。这是因为matplotlib在默认情况下将我的颜色列表中的值缩放为某些给定值之间的值。我希望覆盖这个默认行为，并让我的颜色列表(它们是整数)始终映射到相同的颜色，例如1张映射到绿色，而不管我的c=targets
浏览 0提问于2018-06-21得票数 0
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我想将多类分类目标简化为二进制分类目标。理想情况下，这种映射将发生在scikit中--学习，因此同样的转换适用于培训和预测。targets_multi = {'A', 'B', 'C', 'D'}
浏览 0提问于2021-02-26得票数 5
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如何获得图像识别的概率
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我有个MNIST CNN从MNIST数据集中学习和训练网络，并为每个数字(0到9)提供10个概率的向量，总和为1(当然使用softmax )。我正在尝试改变一种方式，我将获得每个数字的10个概率，例如，选择的图像到b1的概率是0.23，所以它不是1的概率是0.67，(也是和1，但对于10位数字)。所以我需要的是10种不同的softmax激活，但我不知道怎么做。这是原始代码，它计算10个概率加起来为1，并最终计算出准确性。有没有一种方法可以更改代码，为每个数字提供10 softmax？
浏览 0提问于2018-03-15得票数 1
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多类图像分类中的假阳性
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我正在训练一个具有卷积层的神经网络，用于多类图像分类。我正在用角语来建立和训练模型。我正在使用1600图片为所有类别的培训。我使用了softmax作为最终的层激活函数。该模型对软件最大概率较高的所有真实类别都有较好的预测能力。但是，当我对新的或未知的数据进行模型测试时，它以较高的softmax概率进行预测。我怎么才能减少呢？我应该对模型架构或数据进行更改吗？
浏览 0提问于2022-02-08得票数 0
动态分支预测仅适用于过去执行的分支，静态分支预测仅在某些情况下正确。如果分支上没有数据，操作系统和处理器似乎应该开始将单独的任务放到流水线中，而不是盲目地猜测分支。下一次遇到分支时，处理器可以使用动态预测。
有没有不使用这种方法的原因？或者它是用过的，而我只是不知道？
浏览 0提问于2017-06-16得票数 1
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1500个游戏来训练和测试模型。 我已经实现了用于多特征预测的LSTM模型。我用滞后5训练/测试了模型，得到了91%的分数。也就是说，对第6分钟进行预测。我的问题是，考虑到只有第一分钟的数据，有可能对比赛剩下的89分钟做出预测吗？(当然，我将设计一个具有输入形状(1，6)和输出(89,6)的新模型) 所以我的input_shape=(1,1,6)总是看起来是[0,0，a，b,0,0]，其中a和b是唯一的，并且对于每个匹配都是预先确定的
浏览 20提问于2019-01-31得票数 0
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我附了一张图表，试图为我对神经网络和反向传播的理解建模？通过在线课程和资源网站上的视频，我对神经网络是如何工作的形成了如下理解：激活函数使用权值提供预测值。成本或损失函数计算实际类与预测值之间的预测误差。如果上面的内容是正确的，那么我很难理解梯度下降和反向传播之间的联系？以下是我迄今所理解的一幅图片：
📷
浏览 0提问于2019-01-28得票数 23
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与学说的条件关系
、、、、
仅适用于A类的其他一些属性
..。我需要在课程实体(使用class_id)与其他实体(ClassA、ClassB、ClassC) (使用id)
浏览 1提问于2017-07-01得票数 4
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稠密:增加一层神经元
每一层神经元都需要一个激活函数来告诉他们该怎么做。有很多选择，但现在就用这些吧。
浏览 0提问于2019-05-07得票数 1
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在导出es6类时，我似乎可以在构造函数和激活函数中设置初始化代码。我是否应该在其中一个中执行某些初始化，而不在另一个中执行？
激活功能是否适用于未实现es6类的用户？
浏览 0提问于2015-07-31得票数 18
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因此，h = h_1 - h_0，为什么作为最终输出的y现在可以表示为y = \sigma(h)，其中\sigma是sigmoid函数。有谁能解释一下原因吗？它是如何衍生到y = \sigma(h)的地步的？
浏览 0提问于2019-05-22得票数 0
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浏览 0提问于2018-08-06得票数 0
网页的某些区域将通过新的或更改的CSS类获得新的外观。但是在重新设计的页面将被公开之前，我想给出一个新设计的内部预览，当页面用一个特定的锚点打开时，例如"http:...因此，当URI具有这个锚点时，一个简短的JavaScript应该“激活”CSS类和样式。因此:使用JavaScript (jQuery)是否可以做到这一点:仅当使用此特定锚点调用页面时才激活CSS类？
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我有一个通用的对象类型Entity和一些可以与Entity相关的类，比如EntityDescription和EntityLocation (多对一关系)。类：{ public virtual Entity; } // and other
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准确率始终为零
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我想使用八个特征来预测目标特征，当我使用keras时，我得到的准确率总是为零。我是机器学习的新手，我很困惑。我尝试了不同的激活，我认为这可能是一个回归问题，所以我使用‘线性’作为最后一个激活函数，结果发现精度仍然是零from keras.models
浏览 0提问于2019-10-08得票数 0
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