loss

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    テーラーのケラス：ロスは減少しますが、精度は変化しません。

    これは私のコードです。 ReLuとELuの組み合わせと、カーネルとアクティビティの多くの正則化を組み合わせて、VGG 11層ネットワークを構築しようとしました。結果は本当に混乱しています：コードは10エポックです。列車と貨物両方での私の損失は2000年から1.5に減少しましたが、列車と貨物両方の私の損は同じまま50％でした。誰かが私に説明することはできますか？ # VGG 11 from ker
    deep-learning keras loss acc 2017-08-03

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    画像分類。開始時に訓練中に妥当性検査の詰まりがありました。（v1）

    4つのクラスで小さなカスタム画像分類トレーニング/ valデータセットを構築しました。 トレーニングデータセットの画像は〜110.000です。 検証データセットには〜6.000個のイメージがあります。 検証精度と損失が同じままながら、私が経験してる問題は、トレーニング中に、（最後の訓練サンプルの平均精度と測定された）トレーニング精度とトレーニング損失の両方を向上させる、ということです。 私はインポ
    validation tensorflow deep-learning classification loss 2017-08-04

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    Caffeの同じレイヤーからの出力精度と損失

    私はカスタムレイヤーを書きましたが、accuracyとlossの両方を同時に出力したいと思います。これは、次のようにしてcaffeを使用して達成できますか？似 何か： layer { name: "" bottom: "" top: loss1 top: loss2 top: accuracy }
    neural-network deep-learning caffe loss 2017-08-09

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    ネットワークの損失からゼロ埋め込み領域を除外 - Keras 2.0 Thenoバックエンド（セグメンテーションネットワーク）

    私はKeranoのTheanoバックエンドを使用してセグメンテーションネットワークをトレーニングしていますが、flow_from_directoryでImageDataGeneratorを使用しています。 私の画像には、サイズが自由です。 flow_from_directoryを使用するには、固定サイズ（target_size）を指定する必要がありますが、画像を読み取っている間、関数は元の画像の境
    keras padding theano loss 2017-06-21

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    予測からユークリッド距離を表すLoss関数

    予測ピクセルと最も近い地上画素との間のユークリッド距離を計算する損失関数がありますか？具体的には、これは強度距離ではなく位置距離です。 これは、バイナリ予測とバイナリグランドトゥルースになります。
    machine-learning keras theano loss 2017-06-26

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    TorchのClassNLLCriterionを変更する

    私はTorchを初めて使用しており、Torchのカスタム損失機能を作成したいと考えています。変更はClassNLLCriterionです。具体的には、ClassNLLCriterion損失は次のとおりです。 loss(x, class) = -x[class] 私はこれがあることを変更したい： F(x) loss(x, class) = -x[class] + F(x) は（キーとして）テ
    customization torch loss 2017-05-18

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    Tensorflowニューラルネットワークの損失値NaN

    大きなデータセットで単純な多層パーセプトロンモデルを構築しようとしていますが、損失値がnanになっています。奇妙なことは、最初の訓練ステップの後、損失値はナノではなく、約46である（これは奇妙なことです。ロジスティック回帰モデルを実行すると、最初の損失値は約3600です）。しかし、その直後には、損失額は常にナノです。私はtf.printを使ってそれを試してみました。 このモデルの目的は、〜4500
    python tensorflow neural-network loss tf-slim 2017-05-19

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    softmaxクロスエントロピー戻り値

    これがtf.losses.softmax_cross_entropy_lossの戻り値であれば、どういう意味ですか？ <tf.Tensor 'softmax_cross_entropy_loss/value:0' shape=() dtype=float32> 状態value:0の意味とshape=()は何も計算されなかったことを意味している事実をしていますか？
    tensorflow neural-network loss cross-entropy 2017-07-17

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    Torch基準を変更する

    TorchでClassNLLCriterionを変更したカスタム損失関数を作成したいとします。具体的には、ClassNLLCriterion損失は次のとおりです。 loss(x, class) = -x[class] 私はこれがあることを変更したい：Kはネットワーク入力の機能、NOTネットワークの重みやネットワークの出力である loss(x, class) = -x[class]*K 。し
    torch loss 2017-06-02

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    損失は、突然、私はtensorflowを使用した場合、損失が突然同じように、ナンに変身ナン

    に変身： Epoch: 00001 || cost= 0.675003929 Epoch: 00002 || cost= 0.237375346 Epoch: 00003 || cost= 0.204962473 Epoch: 00004 || cost= 0.191322120 Epoch: 00005 || cost= 0.181427178 Epoch: 00006 || cost
    tensorflow nan loss 2017-06-12
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