deep-learning

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    毎回私はpytorchにGPUにCPUから変数を削除するにはCUDAを（）を使用し、それは約5〜10 minitues

    私はこれを行うとります t = Variable(torch.randn(5)) t =t.cuda() print(t) をそれは毎回、5〜10 minituesかかります。 帯域幅をテストするためにcudaサンプルを使用しましたが、問題ありません。 次に、pdbを使って最も時間のかかるものを見つけました。 私は/anaconda3/lib/python3.6/site-packages
    python deep-learning gpu pytorch 2017-12-26

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    ケラス損失がコンバートに収束

    私は明らかに何かを理解していません（最初のケラス玩具） 私の入力x、y。 Xは1Dの実数値、yはスカラーです yが正か負かを予測したいと思います。 1つの方法は、1つのホットとして符号化し、categorical_cross_entropy（動作する）を使用し、もう1つは同じ（動作しません）を行うカストムロス関数です 私は8つの例を訓練しており、 。私のカスタム関数が0.56 で立ち往生ここでは、
    deep-learning keras 2017-12-26

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    ディープラーニングのためのホワイトニングデータ

    私は、（500+）列間の相関が高いデータセットを持っています。私が理解しているところから（もし私が間違っていれば私を訂正してください）、ゼロ平均と1つの標準偏差で正規化する理由の1つは、与えられた学習率を持つオプティマイザが、 Xのスケールに学習率を採用するのではなく、問題を解決することができます。 同様に、なぜ私は自分のデータセットを「白くする」べきかという理由があります。それは画像処理の共通ス
    deep-learning 2017-12-27

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    Core MLで2つのパラメータが機能するカスタムレイヤー

    この偉大な記事（http://machinethink.net/blog/coreml-custom-layers/）のおかげで、coremltoolsとLambdaを使ってKerasカスタムレイヤーを使って変換を書く方法を理解しました。 しかし、私は状況を理解することができません、2つのパラメータで機能します。 #python def scaling(x, scale): retur
    ios swift deep-learning keras coreml 2017-12-27

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    画像オーダーテンソルフロー

    テンソルフローを使用してスライディングウィンドウのコードを実行しています。 これはTheanoのためです。そのため、画像サイズの注文に誤りがあります。 誰も私にテンソルフローの修正方法を教えてもらえますか？ エラー： とValueError：チェックエラー：予想INPUT_2する形状を有するように（なし、224、224、3）が、形状を持つ配列（1、3、224、224）を得た image=load_
    python tensorflow deep-learning keras 2017-12-27

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    Caffeで出力画像を保存

    私はcaffeフレームワークを使用するのがとても新しいです。私は画像上で動作するネットワークを持っています。入力として画像を取り込み、画像を出力します。 caffeには、出力イメージを保存するために含める必要があるレイヤがありますか？ ありがとうございます。
    c++ neural-network deep-learning caffe conv-neural-network 2017-12-27

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    テンソルフローで2つの行列を畳み込む最良の方法は何ですか？

    と仮定 A = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] B = [[1,2,1],[2,1,1],[1,1,2]] kernel_size = 2 * 2、ストライド= 1で畳み込む後、出力我々は、のすべての2×2部分 間の畳み込み演算を適用する必要が [[18,18],[28,37]] なければなりませんBの2 * 2部分ごとに。 テンソルフローを使用してこの操作を
    python tensorflow machine-learning deep-learning convolution 2017-12-27

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    kerasは異なる学習率

    でトレーニングを再開し、次のように私はkerasを使って簡単なLSTMモデルを構築し、訓練を受けた： model = Sequential() model.add(LSTM(activation='tanh',input_dim=6,output_dim=50,return_sequences=False)) model.add(Dense(output_dim=1,activation =
    tensorflow machine-learning deep-learning keras 2017-12-27

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    エポックのパラメータと計算時間は、入力画像のチャンネルが増加するにつれて増加しますか？

    私は、同じネットワークで異なる入力画像（56x56x3,56x56x10,56x56x30,56x56x30,56x56x61）を入力しています。 1）ネットワークのパラメータの数は入力ごとに同じであることを知りたいですか？ 2）各エポックの計算時間は、入力時のチャネル数を増やすことによってわずかに高くなりますが、それは正常ですか？ UPDATE Parameter calculation for
    deep-learning conv-neural-network 2017-12-28

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    ニューラルネットワーク高い信頼度の不正確な予測

    私は、分類タスクで神経ネットワークを訓練しており、精度は高くはありませんが、学習しています。どのテストの例が自信がないのか把握しようとしているので、何が起きているのかについてさらに洞察を得ることができます。 これを行うために、私はTensorflowで標準softmax確率を使用することに決めました。これを行うには、私はtf.nn.softmax(logits)を呼び出し、ここで提供される確率を使
    tensorflow machine-learning neural-network deep-learning 2017-12-28
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