neural-network

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    CIFAR-10データセットを使用して、Intel i7 CPUのResNetをトレーニングし評価しました。 (ResNetモデルはTensorflowにあります:https://github.com/tensorflow/models/tree/master/official/resnet) ここでは、トッププロファイリングの実行時間を決定するアプリのプロファイリングに興味があります。関数sor

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    X個のユニークな関数によって生成された一連の数字が与えられているとします。この例では、ニューラルネットワークを構築して、どの関数が数値を生成するために使われたのでしょうか? 例、Lスルーf(x) = a ghen f(x’) = b 例配列はであるかどう: 、C、G、F、K、D、E、J、J、C、K、L ...などa、b、c ... lを生成する関数を識別できますか? 3つの機能を有する 簡単な例:

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    私はプロジェクトのためにKerasを使用していますが、私はKerasが入力されたデータをどのように使用するかを理解していない、それが第一の層を作成するときにKerasが私たちの入力データを読み込む方法と言うことです。例えば : モデル=シーケンシャル() model.add(高密度(10、活性化= 'シグモイド'、input_dim = 3、名前= 'レイヤ1')) このモデルでは、10個のニュー

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    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。

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    私はたくさんのドキュメントを持つ小さな会社があり、アーカイブシステムを設定したいと思います。私は、サーバー上のファイルにアクセスするための異なるレベルの権限を持つ複数の従業員がいます。これはアーカイブシステムと管理システムとして機能し、特定のプロジェクトの従業員がファイルを読み書きできるようになり(許可に応じて)、管理者は特定のディレクトリ(プロジェクト)へのアクセスを禁止することができます。 私

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    thisの記事に基づいて、イメージセグメンテーションタスクにKerasを使用してCNNを構築しようとしています。私のデータセットは小さいので、Keras ImageDataGeneratorを使ってfit_generator()にフィードしたいと思っていました。だから、私はKeracのウェブサイトのexampleに従った。しかし、イメージとマスクジェネレータを圧縮することができなかったので、私はこ

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    3層のニューラルネットワーク(入力、隠し、出力)に隠れたユニットを動的に追加しようとしています。私は新しい隠されたunits.Thisを追加すると class my_network(torch.nn.Module): def __init__(self,input_dim,hidden_dim,output_dim): super(my_network,self).__ini

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    次のコードスニペットでは、8ビット量子化TF Liteモデルを作成し、QUANTIZED_UINT8をFLOATに置き換えると、32ビットモデルが作成されます。 16ビット量子化モデルを作成するフラグはありますか?私はTF Liteのドキュメントを検索しましたが、可能なフラグのリストのドキュメントが見つかりませんでした。誰もこれを行う方法を知っていますか? ~/tensorflow/bazel-b

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    私は4つの隠れたレイヤーを持つニューラルネットワークを作り、それらのための活性化関数としてReLUを使用し、softmaxを持つ出力レイヤーを使用しました。私は、データセットと、このニューラルネットワークを与えたとき、私はそれが生産の予測から、いくつかの精度を得たが、私が使用して同じデータを正規化する場合: nx= (X - mean(X))/stdev(X) 生産予測の精度はゼロでした!?

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    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