Основываясь на том, что я узнал, мы используем несколько фильтров в Conv Layer CNN для изучения различных детекторов функций. Но так как эти фильтры применяются одинаково (то есть скользят и умножаются на области ввода), разве они не изучат одни и те же параметры во время обучения? Следовательно,...
Я хочу использовать глубокое обучение для обучения двоичному обнаружению лица / лица, какую потерю я должен использовать, я думаю, что это SigmoidCrossEntropyLoss или Hinge-loss . Это правильно, но мне также интересно, должен ли я использовать softmax, но только с двумя...
Как карты активации на данном слое связаны с фильтрами для этого слоя? Я не спрашиваю о том, как выполнить сверточную операцию между фильтром и картой активации, я спрашиваю о типе связи, которую имеют эти два. Например, скажем, вы хотели сделать полную связь. У вас есть f количество фильтров и n...
Я читал статью о нормализации партии [1], и в ней был один раздел, где приводится пример, в котором я пытался показать, почему нормализацию следует выполнять осторожно. Я, честно говоря, не могу понять, как работает пример, и мне очень любопытно понять, что они пишут столько, сколько я могу....
В настоящее время я работаю над программным обеспечением для распознавания лиц, которое использует нейронные сети свертки для распознавания лиц. Основываясь на своих результатах, я понял, что сверточная нейронная сеть имеет общие веса, чтобы сэкономить время во время обучения. Но как адаптировать...
Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто в прошлом году . Тренировка после 15 эпох в наборе данных CIFAR-10, кажется, делает потерю проверки больше не...
С точки зрения различий между нейронной сетью и глубоким обучением мы можем перечислить несколько элементов, таких как добавление большего количества слоев, массивный набор данных, мощное компьютерное оборудование, чтобы сделать обучение сложной моделью. Помимо этого, есть ли более подробное...
В недавней статье WaveNet авторы ссылаются на свою модель как на сложенные слои расширенных извилин. Они также производят следующие диаграммы, объясняющие разницу между «обычными» сверточными и дилатационными сверточками. Обычные свертки выглядят так: Это свертка с размером фильтра 2 и шагом 1,...
В задачах компьютерного зрения, таких как классификация объектов, с помощью сверточных нейронных сетей (CNN), сеть обеспечивает привлекательную производительность. Но я не уверен, как настроить параметры в сверточных слоях. Например, в градациях серого изображения ( 480x480) первый сверточный слой...
Я пытаюсь обучить глубокую нейронную сеть для классификации, используя обратное распространение. В частности, я использую сверточную нейронную сеть для классификации изображений, используя библиотеку Tensor Flow. Во время тренировок я испытываю какое-то странное поведение, и мне просто интересно,...
Я работаю в сети свертки для распознавания изображений, и мне было интересно, смогу ли я вводить изображения разных размеров (хотя и не сильно отличается). Об этом проекте: https://github.com/harvardnlp/im2markup Они говорят: and group images of similar sizes to facilitate batching Таким образом,...
Приносит свои извинения за неправильное использование технических терминов. Я работаю над проектом семантической сегментации с помощью сверточных нейронных сетей (CNN); пытаясь реализовать архитектуру типа Encoder-Decoder, поэтому размер вывода совпадает с размером ввода. Как вы оформляете...
Я пытаюсь лучше понять рецептивные поля CNN. Для этого я хотел бы рассчитать рецептивное поле каждого нейрона в LeNet. Для обычного MLP это довольно просто (см. Http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html#sparse-connectivity ), но сложнее рассчитать рецептивное поле нейрона в слое, следующем за...
В CNN мы изучим фильтры для создания карты объектов в сверточном слое. В Autoencoder каждый скрытый элемент каждого слоя может рассматриваться как фильтр. Какая разница между фильтрами, изученными в этих двух...
Я изучаю глубокое обучение (особенно CNN) и то, как обычно требуется очень много данных для предотвращения переобучения. Однако мне также сказали, что чем больше емкость / больше параметров в модели, тем больше данных требуется для предотвращения переобучения. Поэтому мой вопрос: почему вы не...
У меня есть набор данных с широкими изображениями: 1760x128. Я читал учебники и книги, и в большинстве из них утверждается, что входные изображения должны быть квадратными, а если нет, то они преобразуются в квадратные, чтобы их можно было обучить уже обученным (на квадратных изображениях) cnns....
Я понимаю, как работает свертка, но я не понимаю, как одномерные свертки применяются к двумерным данным. В этом примере вы можете увидеть 2D свертку в 2D данных. Но как было бы, если бы была 1D свертка? Просто 1D ядро скользит таким же образом? А если шага было 2?...
Примеры: у меня есть предложение в должностной инструкции: «Старший инженер Java в Великобритании». Я хочу использовать модель глубокого обучения, чтобы предсказать ее как 2 категории: English и IT jobs. Если я использую традиционную классификационную модель, она может предсказать только 1 метку с...