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Ein konvolutionelles neuronales Netzwerk (CNN oder ConvNet) ist eine Klasse von tiefen, vorwärtsgekoppelten künstlichen neuronalen Netzwerken, die erfolgreich zur Analyse visueller Bilder verwendet wurde. [tag: deep-learning]

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Upsampling-Feature-Maps in TensorFlow

Ich möchte ein Faltungs-Dekonvolutionsnetzwerk für ein Bildsegmentierungsprojekt implementieren. Im Dekonvolutionsteil plane ich, die Merkmalskarte um 2 zu erhöhen, z. Das Original-Feature-Map hat die Dimension 64 * 64 * 4 und ich möchte es in 1...

11.04.2016, 11:36

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Warum ist binary_crossentropy genauer als categorical_crossentropy für die Klassifizierung von Klassen in Keras?

Ich lerne, wie man mit Keras konvolutionelle neuronale Netzwerke erzeugt. Ich versuche eine hohe Genauigkeit für den MNIST-Datensatz zu erhalten. Offenbar ist categorical_crossentropy für mehr als 2 Klassen und binary_crossentropy für 2...

26.12.2016, 07:02

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Tensorflow CNN Trainingsbilder sind alle unterschiedlich groß

Ich habe ein Deep Convolution Neuronales Netzwerk erstellt, um einzelne Pixel in einem Bild zu klassifizieren. Meine Trainingsdaten haben immer die gleiche Größe (32x32x7), aber meine Testdaten können beliebig groß sein. Github-Repository...

21.12.2017, 17:00

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Instanznormalisierung im Vergleich zur Stapelnormalisierung

Ich verstehe, dass die Stapel-Normalisierung zu einem schnelleren Training beiträgt, indem man die Aktivierung in Richtung der Gauß-Verteilung der Einheit umwandelt und so dem Problem der verschwindenden Gradienten begegnet. Batch-Norm-Acts werd...

02.08.2017, 14:34

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ANN-Regression, Approximation linearer Funktionen

Ich habe ein reguläres ANN-BP-Setup mit einer Einheit auf der Eingangs- und Ausgangsebene und vier Knoten mit Sigmoid versteckt aufgebaut. Es ist eine einfache Aufgabe, die lineare f(n) = n mit n im Bereich 0-100 anzunähern. PROBLEM : Ung...

08.11.2016, 16:21

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Die Verlustfunktion nimmt ab, aber die Genauigkeit des Zugsatzes ändert sich im Tensorflow nicht

Ich versuche, einen einfachen Gender-Klassifikator zu implementieren, der tiefe faltbare neuronale Netzwerke mit Tensorflow verwendet. Ich habe dieses Modell gefunden und implementiert. %Vor% Was ich an dieser Stelle notieren muss, ist, da...

05.08.2017, 10:48

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Eine Vorhersage in Keras erhalten

Ich habe erfolgreich ein einfaches Modell in Keras trainiert, um Bilder zu klassifizieren: %Vor% Ich kann die Bildklassen auch mit vorhersagen %Vor% Allerdings ist die Ausgabe von y_pred immer binär. Dies scheint auch bei der Verwendu...

04.07.2016, 21:20

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Wie berechnet man den Farbverlauf eines Bildes basierend auf einer bestimmten Klasse?

Im Brechen linearer Klassifikatoren auf ImageNet schlägt der Autor die folgende Methode zum Erstellen vor kontradiktorische Bilder, die ConvNets täuschen: Kurz gesagt, um ein dummes Bild zu erstellen, beginnen wir mit dem Bild, das wir h...

24.12.2016, 02:35