Conv1D不更新权重。(全部为零)和测试输出总是相同的，这等于最后一层权重？
Conv1D是一种卷积神经网络中的一维卷积层，用于处理具有时间或序列结构的数据。它可以提取输入数据中的局部特征，并在不同位置共享权重，从而减少模型的参数量。
对于问题中提到的情况，Conv1D不更新权重且测试输出总是相同，这可能是由于以下原因导致的：
- 数据问题：首先需要检查输入数据是否存在问题。可能是输入数据的特征不足以区分不同的类别，导致模型无法学习到有效的权重。可以尝试增加训练数据量、调整数据预处理方法或者进行特征工程来改善数据质量。
- 模型设计问题：Conv1D层的参数设置可能存在问题。可以检查卷积核的大小、步长、填充方式等参数是否合理。此外，还可以尝试增加模型的深度或者调整其他层的参数来提高模型的表达能力。
- 激活函数选择问题：Conv1D层后面通常会添加激活函数来引入非线性。如果选择的激活函数不合适，可能会导致输出总是相同。可以尝试更换其他的激活函数，如ReLU、sigmoid等。
- 学习率问题：学习率过大或过小都可能导致模型无法收敛或者陷入局部最优。可以尝试调整学习率的大小，使用学习率衰减策略或者使用自适应学习率的优化算法。
总结起来，Conv1D不更新权重且测试输出总是相同的问题可能是由于数据问题、模型设计问题、激活函数选择问题或者学习率问题导致的。需要仔细检查和调整相关参数，以提高模型的性能和准确性。
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隐层在神经网络映射中的作用是什么？
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神经网络的隐层位于输入层和输出层之间，接收输入数据，并应用函数从每个节点生成数据，然后按下一层进行加权。
例如，我看到它解释的方式是预测图像是否是总线，节点了解是否有车轮、轮胎等，或者预测一个人是否喜欢文档，隐藏层节点映射到主题是否是运动、历史等等。
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这是我对卷积神经网络的理解和我的最佳实践。请告知我的直通过程是否准确。
1)如果输入集具有较小的细节，则具有较小的滤波器大小。
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5)如果要使用dropout，请在两个密集层之间使用它，最好在输出层之前
提前感谢您的专业知识。
浏览 16提问于2020-05-18得票数 0
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带VGGFace权重的VGG模型的微调
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last_layer = vgg_x.get_layer('pool5').o
浏览 26提问于2019-01-23得票数 2
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如何将给定的模型实现到Keras？
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我目前正在尝试复制我在文献()中发现的1D-CNN方法，在该出版物中给出了以下基线模型结构：
。
出于测试目的，我也希望将该模型用于我的数据。然而，我很难理解关于Conv1D层的Keras文档。有人能帮助我理解如何解释图像(即25x1x3是什么意思)并将其转化为Keras模型吗？
我当前的模型代码如下(不确定这些代码是否正确)：
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv1D
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filter
浏览 25提问于2022-09-30得票数 1
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深度学习测试损失曲线不会下降
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目前的模型，我现在只使用CNN，但我计划扩大它与LSTM或其他模型在未来。这是我的模型代码。
model = Sequential([
Input(batch_input_shape = (None, 1036, 1)),
Conv1D(
filters=32,
kernel_size=3,
padding='same',
activation='
浏览 0提问于2021-01-26得票数 2
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语义分割中的去卷积网络
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最近我遇到了一篇关于使用反卷积网络进行语义分割的论文：用于语义分割的学习反褶积网络。
网络的基本结构如下：
📷
最终的目标是生成一个概率图。我很难搞清楚如何实现反褶积层。文件中说：
非池层的输出是一个扩大的，但稀疏的激活映射。反褶积层将通过使用多个学习滤波器的卷积类运算解池获得的稀疏激活紧密化。然而，与将滤波器窗口内的多个输入激活连接到单个激活的卷积层相反，反卷积层将单个输入激活与多个输出相关联。反褶积层的输出是一幅放大密集的活化图。我们裁剪扩大的激活映射的边界，以保持输出映射的大小与前一个解池层的大小相同。反卷积层中的学习滤波器对应于重构输入对象形状的基。因此，类似于卷积网络，采用一种分层的
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使用PReLU：
model.add(Conv1D(filters, kernel_size))
model.add(PReLU())
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浏览 7提问于2020-04-18得票数 0
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Thats my Code:
#Build the network model
act_fn='relu'
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浏览 5提问于2021-05-10得票数 1
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浏览 1提问于2020-03-13得票数 0
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CNN预测所有输入数据的类相同
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网络设计
这是我目前的实现：
inputs = Input(shape=(None, 3))
x = Conv1D(filters=64, kernel_size=1, activation='relu')(inputs)
x = BatchNormalization()(x)
x = Conv1D(filters=64, kernel_size=1, activation='relu')(x)
x = BatchNormalization()(x)
浏览 0提问于2018-10-14得票数 2
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组合卷积运算
neural-network、cnn、convolution
读到关于1x1卷积的一篇文章，我发现了这个：
应该注意的是，两步卷积运算总是可以合并成一个，但在这种情况下，GoogLeNet和大多数其他深度学习网络中，卷积是非线性激活的，因此卷积不再是线性算子，不能组合。
他们说“两步卷积操作总是可以结合在一起”是什么意思？
浏览 0提问于2020-04-05得票数 0
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Tensorflow图像分割权重未更新
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我正在构建一个简单的图像分割网络，基于TensorFlow中的编码器/解码器架构，目前模型似乎正在运行，但它没有更新权重。输入是我自己的数据集:图像转换为形状为[-1,40000,3]的[-1,200,200,1]的numpy数组，每个像素的蒙版标签为像素。
我的模型函数的代码如下
def model(features, labels, mode):
inpt = tf.reshape(features["x"], [-1,200,200,1])
#encoder
x = tf.layers.conv2d(
inputs = inpt
浏览 1提问于2018-06-05得票数 0
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只学习训练数据均值的图像回归任务的神经网络
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我试着训练神经网络从输入数据中提取参数。特别是确定砖块的宽度、高度和颜色(见附图作为示例输入)。
我已经尝试过CNN对原始图像进行操作，NNs对提取的特征进行操作(2个描述边缘和一个颜色直方图)。
这两种方法似乎都能了解培训数据的平均值。颜色主要是灰色的，两个极端之间的宽度和高度。输出不依赖于输入，因为NN总是输出“相同”值(只有非常小的波动)。
当我操作生成的数据时，我在输入和期望输出以及无限训练数据之间有着完美的相关性。使用的损失函数是均方误差(也尝试了绝对误差)。
有人能解释为什么会发生这种情况或者如何避免这种训练行为吗？
我正在使用图书馆的蒂尼-cnn。我目前的方法(使用功能)使用5个
浏览 0提问于2016-08-05得票数 2
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转置卷积输出尺寸
convolutional-neural-network、convolution、gan、generative-models
我最近一直在学习生成对抗性网络( GAN )，并且很难理解转置卷积的输出大小。假设我使用1，64，1，1的张量作为输入噪声。在构造28x28图像之前，如何计算每个层的输出(假设MNIST数字)？内核的大小、步幅和填充应该是什么，假设我使用3或4层来重建28x28图像？
注意:手写的例子也足够了。
浏览 0提问于2023-02-11得票数 0
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如何在神经网络中增加更多的输出？
machine-learning、neural-network、computer-vision、artificial-intelligence、conv-neural-network
当然，没有人能够为所有可能的图像输出建立神经网络来进行图像识别和分类。所以，如果我制作一个神经网络，它接受数组输入，得到作为鸟的输出，或者不是鸟。在我学习完第一个网络之后，我是否可以为更多的图像添加更多的输出，或者这将使学习消失。
所以我加上固定的输入号码和一个输出，然后再多加一个和多一个，这适用还是不适用？
浏览 2提问于2017-02-16得票数 0
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不同的X，Y输入形状
machine-learning、python、keras
我正在创建一个CNN模型，用于对数据进行分类。有150个特性(表示为列)，每个特性的标签为1到9。问题是，我对如何在Keras中使用它感到困惑，因为标签中有很多不同的特性，这些特性可以以100,150的尺寸显示，而尺寸为100,1的标签。如果能帮助理解如何在Keras模型上正确地训练这些数据，将不胜感激。
#Reshape data to add new dimension
X_train = X_train.reshape((100, 150, 1))
Y_train = X_train.reshape((100, 1, 1))
model = Sequential()
m
浏览 0提问于2019-10-04得票数 2
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为什么在卷积神经网络中使用卷积层后的激活函数？
machine-learning、conv-neural-network、activation
我是机器学习的新手，我对卷积神经网络不太了解，这就是为什么我们在卷积层之后进行激活。
浏览 2提问于2018-08-24得票数 2
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在CNN中，转移学习和特征提取有什么区别？
cnn、feature-extraction、transfer-learning
因此，据我所知，转移学习是指在有大量数据的数据集上训练模型，然后保留大部分经过训练的系数，并且只对数据集上的最后一层进行重新训练，以解决有少量数据的问题。
CNN的特征提取意味着你有一个从图像中提取特征的通用模型，然后你只需要训练最后一层来解决图像上的一个特定问题。
那么，特征提取只是一个特定的情况，还是有一些微妙的地方我不明白？
浏览 0提问于2020-10-02得票数 1
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无法理解如何计算Conv网中的过滤器
machine-learning、neural-network、convolution、conv-neural-network
我已经学习机器学习4个月了，我理解MLP背后的概念。当我开始阅读关于卷积神经网络的文章时，问题就出现了。让我告诉你我知道什么，然后问我有什么问题。
CNN的核心部分是：
卷积层:使用"n“个过滤器生成"n”特征映射的。
RELU层:您可以使用它来规范卷积层的输出。
子抽样层:用于“生成”表示更抽象概念的新特征映射的。
重复前3层几次，最后一部分是一个常见的分类器，如MLP。
我的疑虑如下：
如何创建在卷积层中使用的过滤器？我需要创建一个过滤器，训练它，然后将它放入Conv层，还是使用反向传播算法来训练它？
假设我有一个包含3个过滤器的conv层，然后
浏览 1提问于2016-11-05得票数 4
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激活函数和初始权重的选择是否影响神经网络是否陷入局部极小值？
artificial-intelligence、neural-network、backpropagation、gradient-descent、minima
昨天我发布了，询问我的神经网络(我是通过随机梯度下降的反向传播进行训练)是否陷入了局部极小值。本文讨论了异或神经网络中的局部极小问题。第一篇文章说不存在局部极小值的问题，而正如下一篇论文(一年后写的)所说，在2-3-1XOR神经网络中存在局部极小值问题(顺便说一句，我使用的是3-3-1，即输入层和隐藏层的偏差)。这两个都是摘要(我无法访问全文，因此无法阅读)：
，由Hamey .澳大利亚悉尼麦格理大学计算机系
由斯普林克惠森-库佩尔IG，波尔斯EW。
还有说最简单的异或网络没有局部极小值，但它似乎并不是在谈论2-3-1网络。
关于我的实际问题:我找不到任何关于激活函数的选择、初
浏览 0提问于2011-11-08得票数 2
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