deep-learning

Deep Learning ist ein Bereich des maschinellen Lernens, dessen Ziel es ist, komplexe Funktionen mit speziellen neuronalen Netzwerkarchitekturen zu erlernen, die "tief" sind (aus vielen Schichten bestehen). Dieses Tag sollte für Fragen zur Implementierung von Deep-Learning-Architekturen verwendet werden. Allgemeine Fragen zum maschinellen Lernen sollten mit "maschinelles Lernen" gekennzeichnet werden. Eine Markierung für die relevante Softwarebibliothek (z. B. "keras" oder "tensorflow") ist hilfreich.
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Theano Importfehler

Ich versuche, Theano auf der CPU-Maschine zu installieren (mit Intel HD-Grafik, ohne NVIDIA). Ich bekomme den folgenden Importfehler beim Testen in Python. %Vor% Ich habe aber das g ++ installiert. Danke.     
29.06.2015, 04:26
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Wie kann ich intensives Lernen in einer nicht NVIDIA Umgebung beschleunigen?

Da ich nur eine AMD A10-7850 APU habe und nicht über die Mittel verfüge, die ich für eine NVIDIA-Grafikkarte im Wert von 800 bis 1200 US-Dollar ausgeben kann, versuche ich mit den Ressourcen, die ich benötige, um tieferes Lernen zu beschleunigen...
31.03.2017, 14:20
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Keras für das neuronale Netzwerk der Werkzeugfaltung

Ich habe gerade Tensorflow und Keras installiert. Und ich habe die einfache Demo wie folgt: %Vor% Und ich habe diese Warnung: %Vor% Also, wie kann ich damit umgehen?     
15.03.2017, 16:11
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Keras model.summary () Objekt zu string

Ich möchte eine * .txt-Datei mit den Hyperparametern des neuronalen Netzwerks und der Modellarchitektur schreiben. Ist es möglich, das Objekt model.summary () in meine Ausgabedatei zu schreiben? %Vor% Es passiert, dass ich eine "None" bekomm...
15.01.2017, 20:14
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Training Tensorflow Inception-v3 Imagenet auf bescheidenen Hardware-Setup

Ich habe Inception V3 auf einer bescheidenen Maschine mit einer einzigen GPU (GeForce GTX 980 Ti, 6GB) trainiert. Die maximale Stapelgröße scheint ungefähr 40 zu sein. Ich habe die Standardeinstellungen für die Lernrate verwendet, die in d...
08.07.2016, 04:59
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Benutzerdefinierte Verlustfunktion in Keras

Ich arbeite an einem Bildklassen-inkrementellen Klassifikator-Ansatz, der ein CNN als Merkmalsextraktor und einen vollständig verbundenen Block zum Klassifizieren verwendet. Zuerst habe ich eine Feinabstimmung eines VGG-trainierten Netzwerks...
06.05.2017, 08:55
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So erstellen Sie caffe.deploy von train.prototxt

Dies ist mein train.prototxt . Und das ist mein deploy.prototxt . Wenn ich meine Deploy-Datei laden will, bekomme ich diesen Fehler: %Vor% Also habe ich die Datenschicht entfernt: %Vor% Dann habe ich bottom: "data" aus der co...
18.11.2015, 01:21
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Caffe | Überprüfen fehlgeschlagen: Fehler == CudaSuccess (2 vs. 0) nicht genügend Arbeitsspeicher

Ich versuche ein Netzwerk auf Caffe zu trainieren. Ich habe eine Bildgröße von 512x640. Batch-Größe ist 1. Ich versuche, FCN-8s zu implementieren. Ich führe dies derzeit auf einer Amazon EC2-Instanz (g2.2xlarge) mit 4 GB GPU-Speicher aus. A...
18.11.2015, 21:06
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Keras - Unterschied zwischen kategorischer Genauigkeit und sparse_categorical_accuracy

Was ist der Unterschied zwischen categorical_accuracy und sparse_categorical_accuracy in Keras? Es gibt keinen Hinweis in der Dokumentation für diese Messwerte , und indem ich Dr. Google frage, habe ich auch keine Antworten dafür gefunden...
10.06.2017, 19:55
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Wie wird die Überanpassung gemessen, wenn die Zug- und Validierungsprobe im Keras-Modell klein ist?

Ich habe folgendes Diagramm: Das Modell wird mit der folgenden Anzahl von Beispielen erstellt: %Vor% Nach meinem Verständnis zeigt die Handlung, dass es keine Überanpassung gibt. Aber ich denke, Da die Stichprobe sehr klein ist, bin...
08.02.2018, 01:06