Questions marquées «cnn»

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Comment définir batch_size, steps_per epoch et les étapes de validation

Je commence à apprendre les CNN en utilisant Keras. J'utilise le backend theano. Je ne comprends pas comment définir des valeurs pour: taille du lot, pas par époque, validation_steps. Quelle devrait être la valeur définie batch_size, les étapes par époque et les étapes de validation si j'ai 240 000...

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Pourquoi les réseaux de neurones convolutionnels fonctionnent-ils?

J'ai souvent entendu des gens dire que les raisons pour lesquelles les réseaux de neurones convolutionnels sont encore mal compris. Est-il connu que les réseaux de neurones convolutifs finissent toujours par apprendre des fonctionnalités de plus en plus sophistiquées au fur et à mesure que nous...

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propagation de retour dans CNN

J'ai le CNN suivant: Je commence par une image d'entrée de taille 5x5 Ensuite, j'applique la convolution en utilisant un noyau 2x2 et stride = 1, ce qui produit une carte de caractéristiques de taille 4x4. Ensuite, j'applique un pool max 2x2 avec stride = 2, ce qui réduit la carte des entités à la...

machine-learning convnet backpropagation cnn kernel

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Comment ajouter des fonctionnalités sans image le long des images latérales en tant qu'entrée des CNN

J'entraîne un réseau neuronal convolutionnel pour classer les images sur les conditions de brouillard (3 classes). Cependant, pour chacune des 150 000 images environ, j'ai également quatre variables météorologiques disponibles qui pourraient aider à prévoir les classes d'images. Je me demandais...

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Mise à jour des poids des filtres dans un CNN

J'essaie actuellement de comprendre l'architecture d'un CNN. Je comprends la convolution, la couche ReLU, la couche de mise en commun et la couche entièrement connectée. Cependant, je suis toujours confus au sujet des poids. Dans un réseau neuronal normal, chaque neurone a son propre poids. Dans la...

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Quelle est la différence entre le suréchantillonnage et le suréchantillonnage bi-linéaire dans un CNN?

J'essaie de comprendre cet article et je ne suis pas sûr de ce qu'est le suréchantillonnage bi-linéaire. Quelqu'un peut-il expliquer cela à un niveau élevé?

deep-learning convnet cnn convolution

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Combien de cellules LSTM dois-je utiliser?

Existe-t-il des règles générales (ou des règles réelles) concernant la quantité minimale, maximale et "raisonnable" de cellules LSTM que je devrais utiliser? Plus précisément, je me rapporte à BasicLSTMCell de TensorFlow et à la num_unitspropriété. Veuillez supposer que j'ai un problème de...

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Relation entre la convolution en mathématiques et CNN

J'ai lu l' explication de la convolution et je la comprends dans une certaine mesure. Quelqu'un peut-il m'aider à comprendre comment cette opération est liée à la convolution dans les réseaux neuronaux convolutionnels? Le filtre est-il une fonction gqui applique du

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Segmentation d'image non supervisée

J'essaie de mettre en œuvre un algorithme où étant donné une image avec plusieurs objets sur une table plane, souhaitée est la sortie de masques de segmentation pour chaque objet. Contrairement aux CNN, l'objectif ici est de détecter des objets dans un environnement inconnu. Quelles sont les...

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Effet de NE PAS changer le poids des filtres de CNN pendant le backprop

Quel est l'effet de NE PAS changer le poids des filtres d'un CNN pendant la rétropropagation? J'ai modifié uniquement les poids de couche entièrement connectés lors de la formation sur l'ensemble de données MNIST et j'ai toujours atteint une précision de près de

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Quelles sont les différences entre Convolutional1D, Convolutional2D et Convolutional3D?

J'ai appris sur les réseaux de neurones convolutionnels. En regardant des Kerasexemples, je suis tombé sur trois méthodes de convolution différentes. À savoir, 1D, 2D et 3D. Quelles sont les différences entre ces trois couches? Quels sont leurs cas d'utilisation? Existe-t-il des liens ou des...

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Que sont les «VGG54» et «VGG22» dérivés du VGG19 CNN?

Dans l'article Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network de Christian Ledig et al., La distance entre les images (utilisée dans la fonction de perte) est calculée à partir de cartes de caractéristiques extraites du réseau VGG19. Les deux utilisés dans...

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Pourquoi les RNN ont-ils généralement moins de couches cachées que les CNN?

Les CNN peuvent avoir des centaines de couches cachées et, comme ils sont souvent utilisés avec des données d'image, le fait d'avoir de nombreuses couches capture plus de complexité. Cependant, pour autant que je l'ai vu, les RNN ont généralement peu de couches, par exemple 2-4. Par exemple, pour...

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Erreur de mémoire lors de l'utilisation de plusieurs couches dans le modèle CNN

Sur mon ordinateur portable Dell Core i7 - 16 Go de RAM - 4 Go 960 m GPU, je travaille sur un projet de classification des images CT pulmonaires à l'aide de CNN 3D. J'utilise la version CPU de tensorflow. Les images sont préparées sous forme de tableau numpy (25,50,50). Mon modèle CNN avait 2...

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