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2
回答
残
差
神经
网络
模型在google colab tpu硬件上运行非常慢?
、
、
、
、
我已经在谷歌Colab上为cifar10数据集建立了一个
残
差
神经
网络
模型,但它在TPU硬件上运行非常慢。 我有另一个常规的卷积神经
网络
,它在google colab上运行良好。此模型使用
keras
Sequential API,而
残
差
神经
网络
使用Functional API,不确定这是否是问题所在。我已经尝试更改批处理大小,但没有任何帮助。下面是我的程序的链接。https://colab.research.google.com
浏览 41
提问于2019-06-15
得票数 0
1
回答
无法从'
keras
.layers‘导入名称'Deconvolution2D’
、
、
、
我的
keras
代码抛出了这个错误: 2021-03-01 08:31:47.267964: W张力流/流 _ executor/platform/default/dso _ loader.cc:60]回溯(最近一次调用):文件"main.py",第1行,来自列车导入列车文件"D:\Github\tutorials“ _ 1 _
残
差
_ network -master\train.py.py“,第20行,来自
网络
_ 模型导入教程文件“D:\Github
浏览 144
提问于2021-03-01
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1
回答
是否有可能将Tensorflow Graphics的Levenberg-Marquardt优化器与Tensorflow 2.0模型集成?
、
我有一个Tensorflow 2.0 tf.
keras
.Sequential模型。现在,我的技术规范规定使用Levenberg-Marquardt优化器来适应这个模型。tfg.math.optimizer.levenberg_marquardt.minimize函数接受residuals (
残
差
是返回张量的callable )和variables (对应于模型权重的张量列表将我的模型转换为
残
差
和变量的最佳方法是什么? 如果我正确理解minimize函数的工作原理,我必须提供两个
残
浏览 5
提问于2019-10-25
得票数 6
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1
回答
解释使用另一个模型作为参数实例化模型的概念?模型(VGGFace=‘resnet50’,include_top=False)
、
、
我偶然发现了这行代码: VGGFace(model='resnet50', include_top=False) 有人能解释一下这是什么意思吗?据我所知,VGGFace是一个被训练成识别人脸的模型,然后它接受另一个模型作为参数。那么我们有两个模型吗?我很困惑。 提前谢谢。
浏览 18
提问于2021-01-29
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2
回答
残
差
神经
网络
:串联还是元素相加?
、
、
对于
残
差
神经
网络
中的
残
差
块,块末尾的加法是真正的元素相加还是级联? 例如,addition([1, 2], [3, 4])会生成[1, 2, 3, 4]还是[4, 6]?
浏览 5
提问于2017-10-24
得票数 6
1
回答
为什么验证准确率不能以正常的方式在历次中增加?
、
、
、
、
我正在尝试在视网膜图像的数据集中使用imagenet转移学习VGG16模型,但我对获得像this这样的图表感到困惑,我不知道为什么验证精度没有像训练精度一样在历元期间以正常的方式增加,这是过拟合的指标吗?如果是,我如何克服它?
浏览 17
提问于2020-04-13
得票数 0
1
回答
为提高精度而进行的误差分析
、
我有时间序列的历史错误。我想通过分析误差序列来改进预测序列。有什么方法可以做到吗?
浏览 0
提问于2014-11-25
得票数 5
1
回答
理解dinic的算法有问题吗?
、
、
我对dinic的算法在如何使用
残
差
网络
方面有一点误解 因此,据我所知,算法如下 1-在
残
差
网络
上运行bfs,并根据与源的距离为节点分配级别 2-如果从未到达汇聚节点,则终止算法 3-以严格递增的级别运行dfs迭代,以找到扩充路径,直到到达阻塞流,并对扩充路径的所有瓶颈值求和,以获得最大流量,并根据每条路径的瓶颈更新剩余
网络
4-重复1 2 3 现在我的问题是,这个算法在dfs迭代期间是否使用过
残
差
网络
的后向边(从v到
浏览 14
提问于2020-01-19
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1
回答
LSTM在后支柱与通常“误差”之间的“
残
差
”
当我们谈论LSTM时,
残
差
意味着什么?📷其中$s_0$是神经
网络
的初始状态。 问题:
残
差
与通常的错误有何不同?
浏览 0
提问于2018-07-04
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2
回答
Keras
中VDSR剩余损耗的计算
、
我正在使用后端tensorflow的
Keras
。我从()下载了非常深的超分辨率cnn的代码,并尝试训练我自己的模型。该模型具有均方误差(mse),但原始模型存在
残
差
损失。如何在
keras
中实现剩余损失。剩余损失可计算为 loss = (label - input_image - predected_image)^2
浏览 0
提问于2018-12-20
得票数 0
1
回答
理解nnet函数的输出
、
、
、
我是神经
网络
的新手,所以,对于我天真的问题,很抱歉。我想了解一下nnet函数的输出。我正在使用这个函数来执行多类分类。这个函数是如何计算
残
差
的?
浏览 2
提问于2017-12-18
得票数 0
1
回答
利用角点构造稠密
残
差
网络
、
、
、
、
我正在尝试构建一个基于
Keras
的密集
网络
的分类器。我的输入是(26,1)向量,我想得到一个二进制分类1或0作为输出。使用密集
网络
和使用hyperas的一些优化,我设法达到80%的准确性,这是不错的,但我试图提高
网络
的精度使用残余
网络
。我在不同的论坛上发现了很多关于进化
网络
的
残
差
网络
的例子,但是我没有找到
残
差
网络
的例子。我尝试了以下代码来生成剩余网: Input=
kera
浏览 2
提问于2021-01-30
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1
回答
在
keras
中应用最先进的
网络
是什么?
、
Keras
提供了服务器预培训的模型,如这里所提到的: model = applications.ResNet50(...)然而,这并没有提供任何关于所提供的权重的数量或复杂性的信息(例如,Res
浏览 3
提问于2017-09-07
得票数 0
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2
回答
为什么我们需要快速连接来建立剩余
网络
?
、
、
、
、
为什么我们需要快捷连接来建立
残
差
网络
,以及它如何帮助训练神经
网络
进行分类和检测?
浏览 0
提问于2017-08-09
得票数 2
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1
回答
如何在
Keras
中添加卷积层之间的跳过连接
、
、
、
我想在
keras
中的残留块之间添加一个跳过连接。这是我当前的实现,它不起作用,因为张量具有不同的形状。
浏览 23
提问于2019-02-21
得票数 2
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1
回答
tensorflow.gradients不给任何值
、
、
、
、
model是我训练过的
Keras
残
差
模型。
浏览 0
提问于2018-12-19
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Python statsmodel中的GLM
残
差
、
、
、
如何在Python中为所有303个观测值生成
残
差
:OLSInfluence(resid)res.resid()res$resid
浏览 45
提问于2021-03-05
得票数 0
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3
回答
只使用完全连接层(而不是卷积层)构建
残
差
网络
有意义吗?
、
、
、
、
残
差
网络
总是用卷积层构建的。我从未见过仅具有完全连接层的剩余
网络
。构建仅具有完全连接层的剩余
网络
是否可行?
浏览 8
提问于2020-05-26
得票数 6
1
回答
对ford算法的bfs进行改进,以寻找增广路径
、
、
、
、
我正在使用bfs来寻找增强的path.but它产生相同的路径每个time.but福特富尔克森算法要求,我们每次从源到宿选择不同的路径,所以有人能建议我如何修改bfs,使它在源和sink.graph之间每次被定向和加权时产生不同的路径
浏览 2
提问于2012-07-05
得票数 2
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3
回答
为什么CNNs通常有茎?
、
、
、
大多数尖端/著名的CNN架构都有一个不像
网络
其他部分那样使用块的主干,相反,大多数体系结构使用普通的Conv2d或者在树干中使用池,而没有特殊的模块/层,比如快捷方式(
残
差
)、倒置
残
差
、鬼锥等等。茎的例子:技巧袋ResNet: 3*Conv2d+MaxPool 尽管2 Conv2d可以形成与图2所示的典型
残
差
块完全相同的结构,但茎中没有快捷方式
浏览 0
提问于2021-07-05
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