在以十为单位输入的预训练模型中添加额外的层我有facet模型(ckpt和元文件),它接受大小为(batch_size,160,160,3)的输入,并给出大小为(batch_size,128)的输出。你知道吗 我的输入是一个k维向量,我有一个预 ...2024-05-19 已阅读: n次
Keras/TF:用于视觉识别的时间分布CNN+LSTM 我试图实现本文(https://arxiv.org/abs/1411.4389)中的模型,该模型基本上由时间分布的cnn和使用Keras和TF的LSTMs序列组成。 但是,我有一个问题想弄清楚是否应 ...2024-05-19 已阅读: n次
当我保持每层最大池时,如何克服输出形状减小的问题?我正在建立一个一维卷积神经网络(CNN)。从许多来源我了解到,如果增加更多的层,CNN的性能会提高。但是,在每个池层,我的输出形状比我的输入小50%(因为我使用的池大小是2)。这意味着我不能添加更多的 ...2024-05-19 已阅读: n次
如何可视化从ResNet50提取的特征我已经使用在ImageNet上预先训练的ResNet50网络(使用Keras框架)提取了特征,这些特征是从平均池层(1 x 1 x 2048)提取的,是否可以以某种方式可视化它们 format: I ...2024-05-19 已阅读: n次
卷积层特征映射提取后的池化在本文的实现中,我需要在从卷积层提取特征图之后进行RoI池。我知道RPN网络的RoI边界框。我正在寻找RoI池的实现。RoI池层的输出大小是7x7。如何做到这一点 有没有类似的keras模型 RoI边 ...2024-05-19 已阅读: n次
重塑路缘石层我有一个输入图像416x416。如何创建4x 10的输出,其中4是列数,10是行数? 我的标签数据是4列10行的二维数组。 我知道reshape()方法,但它要求生成的形状具有与输入相同数量的元素。 ...2024-05-19 已阅读: n次
在没有高级API的情况下重新训练CNN摘要:我正在尝试在不使用高级API的情况下,为MNIST重新训练一个简单的CNN。我已经通过重新培训整个网络成功地做到了这一点,但我目前的目标是只重新培训最后一个或两个完全连接的层。你知道吗 迄今为止 ...2024-05-19 已阅读: n次
Numpy:在某些位置修改数组元素我有一个数组a: array([[[[14, 59, 18, 92], [91, 38, 58, 23], [33, 52, 93, 68], [19, 21, 50, ...2024-05-19 已阅读: n次
使用maxpooling层降低张量的维数我的问题很简单: 如何使用最大池层将列表或张量的维数减少到列表中的512个元素: 我正在尝试以下代码: input_ids = tokenizer.encode(question, text) ...2024-05-19 已阅读: n次
python中ConvNeuralNetwork从头开始的教程 我正在寻找一个深入的教程,其中一个CNN记者从头开始建立。这包括编码卷积层和池层,以及如何实现梯度。 我所能找到的就是使用Keras或TF的地方,但是,我想学习最基本的知识,以便最终编写自己的体系结 ...2024-05-19 已阅读: n次
减少cnn的培训时间我正在努力改进下面的cnn架构。我用cnn做图像分类。有人能建议对下面的体系结构进行任何修改,以减少培训时间而不损失太多的准确性吗?在 建筑说明: 它有16个滤波器的卷积层,利用3,3窗口处理神经网络 ...2024-05-19 已阅读: n次
层叠卷积层在CNN中是如何工作的?我很难理解CNN中2个或更多卷积层(每个层后面跟着一个池层)的工作方式 考虑输入为3通道300×300图像。如果第一个卷积层有32个卷积,第二个层有64个卷积层,那么第一个层将创建32个要素贴图。但是 ...2024-05-19 已阅读: n次