keras在keras.layers.Conv2D中的filters参数中使用了什么类型的“filters”？
在keras.layers.Conv2D中的filters参数使用的是整数类型的"filters"。
相关·内容
对于此源代码： keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides=(1, 1), kernel_constraint=None, bias_constraint=None) 在过滤器参数中，我们定义我们想要的过滤器数量和过滤器矩阵的大小，例如：.model.ad
浏览 32提问于2019-02-13得票数 0
我建立了一个定制的起始单元。不知何故，当我在模型中使用它时，模型摘要中的总参数将显示为零。有人能帮我指点一下我在哪里出错吗？padding='SAME')(inputs) out2 = keras.layers.Conv2D(filters=self.filterspadding='SAME')(inputs)
o
浏览 9提问于2021-12-07得票数 0
2回答
损失减少，但验证损失只是波动。
、、、、
keras.layers.Conv2D(filters=16, kernel_size=(3, 3), activation="leaky_relu", padding="same"), keras.layers.MaxPool2D((2, 2), strides=2),
keras.layers.Conv2D(filters=
浏览 0提问于2022-06-27得票数 1
回答已采纳
我在Chest X-Ray Images (Pneumonia) dataset的基础上建立了一个CNN，由于某种原因，当我训练模型时，我得到了相同的准确性和历元的val_accuracy。model = keras.Sequential([
keras.layers.Conv2D(input_shape=(224,224,3),filters=64,kernel_size=(3,3(filters=128, kernel_size=(3,3)
浏览 262提问于2020-07-04得票数 1
model = keras.Sequential([ keras.layers.Conv2D(filters=keras.layers.M
浏览 0提问于2020-07-04得票数 0
1回答
我的基本想法是使用CNN网络，因为目前操作员可以在视觉上检测到这些模式，与文本或照片对象识别相比，问题似乎并不太难。我使用Keras，下面的架构给出了最好的结果。不幸的是，只有在训练的时候。(filters=32, kernel_size=2, activation='tanh', padding="same"),
keras.layers.Conv2D(filters
浏览 1提问于2019-01-20得票数 1
4回答
我想合并两个在不同数据集上训练的CNN。我采用了两个连续的模型，并将它们合并。但是当使用定制的fit_generato时，验证损失并不收敛。我如何传递不同数据集的生成器？input1_1 = keras.layers.Input(shape=(129,129,3))
x1 = keras.layers.Conv2D(kernel_size = (3,3), filters= keras.layers.Conv2D(k
浏览 2提问于2018-06-12得票数 1
1回答
首先，我在Cifar10上训练Alexnet，得到了80%的准确率。但是，我想从最后一个dropout层中提取特征，使用给出80%准确率的权重。这是模型 Alexnet=keras.Sequential([keras</em
浏览 46提问于2021-09-23得票数 0
回答已采纳
", strides=1): c = keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, padding=padding, strides=strides, activation)
concat = keras.laye
浏览 38提问于2020-07-11得票数 0
2回答
我正在处理Python (keras)的二进制分类问题。model.add(Dense(512, activation='elu'))现在，我试图在一个表中描述我的CNN架构:我有一个包含200列200 k行数的一维数据集。批次大小= 64FC1 - 500单元FC2 -1单元
浏览 1提问于2019-05-06得票数 2
回答已采纳
2回答
我试图重写一个用于卫星图像分类的神经网络模型，我想在这个模型中使用一些conv层，比如#keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), activation='relu', padding = 'same',input_shape=(1,nBands)),，但是我不能正确地得到input_shape参数，有人能帮我吗？以前的NN模型是这样的：
# Print the shap
浏览 0提问于2020-07-16得票数 2
回答已采纳
当我尝试运行dropout并注释掉maxpooling时，我得到了不同的错误，反之亦然。注意:我正在使用下面的纪录片(https://keras-team.github.io/keras-tuner/)中的hp.Choice和hp.Int，它工作得很好，我非常确定这个错误不是因为误用它。model = keras.Sequential([ keras</em
浏览 14提问于2020-12-10得票数 0
回答已采纳
1回答
因此，在过去的一周里，我一直在学习一些机器学习，我一直在利用我自己的回归CNN来学习彩色图像128x128的输入和一个评分输出。所以我使用了AlexNet： keras.layers.Conv2D(filters=96, kernel_size=(11, 11), strides(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2), padding='same
浏览 1提问于2019-07-30得票数 0
回答已采纳
我有一个微调过的ResNet50模型，如下所示 def get_model_RES(img_width, img_height, img_channels, num_classes, name_weightreturn model 我使用Tensorflow/Keras 1.15训练了这个模型，并且在训练后我已经保存了模型权重。今天，我将Tensorflow和Keras升级到2.4。但是，当我使用这个精确优化的ResNet50模型加载权重时，我收到一个ValueError File &quo
浏览 185提问于2021-03-31得票数 0
1回答
我正在尝试在tensorflow中创建一个模型来训练fashion_mnist数据集。我创建的第一个层是一个conv2D层： filters=6, strides=1,
padding由于我在卷积层中使用了6个滤镜，卷积层的输出本质上不是3D的(2D图像和额外的层数维度)吗？在这种情况下，我
浏览 9提问于2018-08-24得票数 0
1回答
支持向量机作为CNN的最后一层
、、、、
我是这个社区的新手，我试图尽可能多地学习，但是我到了需要帮助的地步，因为我没有找到正确的解决方案。如果有人知道怎么做，你能让我知道怎么用下面的代码吗？代码如下： keras.layer
浏览 2提问于2022-01-14得票数 0
当使用keras调谐器优化我的UNET AI-model时，我在终端中得到以下消息： {'conv_blocks1': 2, 'filters1_0': 240, 'conv_blocks2': 3,但是，如何让keras调谐器遍历所有迭代并避免oracle触发的退出呢？=hp.Int('filters1_'+str(i),8,256,8)
xd1=
浏览 119提问于2020-10-12得票数 1
作为参考，我正在使用下面屏幕截图中的架构。我试图在神经网络的入口流部分中实现第一个Xception模块，在通道大小不匹配方面我得到了一个错误。代码如下。(pool_size= 3,strides=2,padding='same')
model.add(keras.layers.Conv2D
浏览 4提问于2022-07-09得票数 1
1回答
我发现了多类分割的实例，但我不知道，这里的情况是否如此。因为在一幅图像中，我只有一个对象要检测/分类。这是我的U架构。更新:我根据对象类更改了掩码中每个像素的
浏览 0提问于2020-03-01得票数 2
回答已采纳
2回答
我有一个角星模型，它应该是一个(150, 150, 1)灰度图像，因为它输入并输出一个长度为8的数组。这是我的模型代码：model = keras.Sequential([ <em
浏览 14提问于2022-04-20得票数 3
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
腾讯会议
云直播
对象存储活动推荐
腾讯云开发者
