deep-learning

    6गर्मी

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    में प्रशिक्षित वर्गों की कोई वस्तु नहीं है, तो कैसे पहचानें यदि मैं 10 कक्षाओं के साथ एक गहरे तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करता हूं और मैं नेटवर्क को एक पूरी तरह से अलग छवि खिलाता हूं, तो यह अपेक्षा

    5गर्मी

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    मैं एक bleeding edge theano स्थापित किया है, और निम्न क्रम में निम्न पैकेज: gfortran: sudo apt-get install gfortran OpenBLAS: git clone https://github.com/xianyi/OpenBLAS cd OpenBLAS make FC=gfort

    8गर्मी

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    से सियामी नेटवर्क के लिए कैफे डीबी प्रशिक्षण डेटा कैसे बनाएं I छवियों और लेबल-टेक्स्ट-फ़ाइल के साथ सादा निर्देशिका से बाहर सियामीज़ सीएनएन के लिए कैफे डीबी बनाने के लिए कुछ मदद चाहिए। सर्वश्रेष्ठ करने

    7गर्मी

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    में "खराबता" के अनुसार हानि मान को स्केल करें, मैं प्रशिक्षण के दौरान "सही लेबल" के "वर्तमान भविष्यवाणी" के करीब/दूर कितनी करीब/करीब प्रत्येक छवि के हानि मूल्य को स्केल करना चाहता हूं। उदाहरण के लिए य

    29गर्मी

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    मुझे आश्चर्य है कि क्या कोई तरीका है कि मैं अलग-अलग परतों के लिए अलग-अलग सीखने की दर का उपयोग कर सकता हूं जैसे कि कैफे में क्या है। मैं एक पूर्व प्रशिक्षित मॉडल को संशोधित करने और अन्य कार्यों के लिए

    6गर्मी

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    के बारे में कई बेवकूफ प्रश्न मैं विशेष रूप से पाइथन के साथ उपयोग करने के लिए कैफी की मूल बातें समझने की कोशिश कर रहा हूं। मेरी समझ यह है कि मॉडल परिभाषा (एक दिए गए तंत्रिका शुद्ध आर्किटेक्चर कहें) को

    5गर्मी

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    मैं अपनी गहरी सीखने वाली परियोजना के साथ टेंसरफ्लो का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं। जब मैं मोमेंटम ग्रेडियेंट वंश का उपयोग करता हूं, वज़न लागत शक्ति कैसे निर्धारित होती है? (इस formula में λ।)

    5गर्मी

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    मैंने एक डेटासेट बनाया है और इसे एक TFRecord फ़ाइल में सहेजा है। बात यह है कि चित्रों का आकार अलग है, इसलिए मैं छवियों के साथ आकार को भी सहेजना चाहता हूं। इसलिए मैं TFRecordWriter का इस्तेमाल किया और

    18गर्मी

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    स्थिति: मैं बेहतर TensorFlow का उपयोग कैसे करें जब मेरे प्रशिक्षण डेटा 2 लेबल के बीच लेबल वितरण में असंतुलित है सोच रहा हूँ। उदाहरण के लिए, मान लें कि MNIST tutorial केवल 1 और 0 के बीच अंतर करने के लि

    5गर्मी

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    में प्रत्येक परत के आउटपुट को विज़ुअलाइज़ करें मैं Convolutional Neural Networks tutorial पढ़ रहा हूं। मॉडल प्रशिक्षित होने के बाद मैं प्रत्येक परत के आउटपुट को देखना चाहता हूं। उदाहरण के लिए फ़ंक्शन