Описание тега densenet
0
ответов
Densenet с потерей шарнира в наборе данных CIFAR
Я пытаюсь использовать потерю шарнира с densenet в наборе данных CIFAR 100. Обучение сходится к некоторой точке, и после этого обучения нет. Точность намного ниже, чем у Densenet с функцией потерь CrossEntropy. Я пробовал с разными темпами обучения …
27 сен '19 в 14:44
1
ответ
Следуя архитектурам Pyhthon CNN Библиотеки: EfficientNet и DenseNet 169 Проблемы импорта EfficientNet
Я пытаюсь использовать следующие архитекторы CNN Deep Learning: DenseNet169 и EfficientNet с трансферным обучением. Я установил следующие библиотеки на PyCharm и вызвал следующие библиотеки импорта: from keras.models import Model from keras.layers i…
17 янв '20 в 22:49
0
ответов
IndexError: индекс 87 выходит за пределы измерения 0 с размером 39
Я создаю классификатор изображений, и эта ошибка возникает, когда я использую Vgg16, DenseNet и т. Д. Я видел модель после печати модели с использованием этого model = models.densenet169(pretrained=True). Теперь это настоящая ошибка - output = model…
12 апр '20 в 12:17
0
ответов
Модель DenseNet121 предсказывает только один класс
Я хочу построить модель классификации изображений между классами 0 и 1. Я использую модель DenseNet121 путем импорта из keras.applications model = DenseNet121(weights= "imagenet", include_top=False, input_shape= (64,64,3),classes = 2) x = model.outp…
22 апр '20 в 17:29
0
ответов
Прогрессивные нейронные сети в Керасе с DenseNet
Как я могу реализовать прогрессивные нейронные сети (https://deepmind.com/research/publications/progressive-neural-networks) в keras. Я хочу использовать трансферлернинг в DenseNet для решения задачи классификации 6 классов. Но я не хочу переучивать…
18 янв '20 в 18:21
1
ответ
Настройте плотные слои для изучения одномерных массивов
У меня около 100 тыс. Массивов размером 256, которые я хотел бы ввести в нейронную сеть, состоящую из нескольких плотных слоев, и вывести 100 тыс. Массивов снова размером 256. (я бы хотел, чтобы моя сеть преобразовывала входной массив в выходной мас…
25 фев '20 в 19:54
0
ответов
Какой размер графического процессора и другой памяти требуется для работы densenet?
Я хочу запустить densenet. У меня 4 ГБ GPU и 8 ГБ RAM. Но он не может работать и убивает. Пожалуйста, какие требования к памяти и другие требования для запуска densenet. Заранее спасибо!
28 ноя '19 в 09:39
1
ответ
входные данные для всех узлов скрытых слоев одинаковы, тогда как они различаются на своем выходе?
Я новичок в глубоком обучении и пытаюсь понять концепцию скрытых слоев, но не понимаю следующих вещей: Если есть предположим 3 скрытых слоя. Когда мы берем вывод со всех узлов 2-го уровня в качестве ввода для всех узлов 3-го уровня, тогда какая разн…
12 мар '20 в 08:47
2
ответа
Выпадение с плотно связанным слоем
Я использую модель densenet в одном из своих проектов, и у меня есть некоторые трудности с регуляризацией. Без какой-либо регуляризации уменьшаются и валидация, и потеря обучения (MSE). Однако потери на обучение снижаются быстрее, что приводит к нек…
05 апр '20 в 16:44
0
ответов
А как насчет прямых соединений в densenet-121 с четырьмя плотными блоками?
Я хочу знать о том, сколько прямых подключений в densenet-121 с четырьмя плотными блоками? Пожалуйста, ответьте! Заранее спасибо!
02 июл '20 в 21:15
0
ответов
Загрузка предварительно обученных моделей FastAI в ядра Kaggle без использования Интернета
Я пытаюсь загрузить модель densenet121 в ядро Kaggle, не включая Интернет. Я выполнил необходимые шаги, такие как добавление предварительно обученных весов в свой входной каталог и перемещение его в '.cache/torch/checkpoints/'. Все равно не работа…
12 фев '20 в 13:15
0
ответов
Как сделать BatchNormalisation обучаемым, когда все остальные промежуточные уровни (в случае ResNet,DenseNet) зависают?
from keras.applications.densenet import DenseNet201 conv_base = DenseNet201(weights= 'imagenet', include_top=False, input_shape= (200,200,3)) model = models.Sequential() model.add(conv_base) model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(256, ac…
06 май '20 в 09:49
1
ответ
преобразовать слой fc в слой conv в плотной сети
Мне нужно преобразовать слой fc в плотной сети в слой conv. Ниже представлена архитектура плотной сети. # Dense Block def denseblock(input, num_filter = 12, dropout_rate = 0.0): global compression temp = input for _ in range(l): BatchNorm = layers…
13 май '20 в 07:56
0
ответов
Количество плотных слоев в CNN
Я заметил, что очень хорошо известная архитектура CNN, такая как Vgg16, Alexnet и т. Д., Использует два плотных (полностью связанных) слоя в конце, за которыми следует выходной слой, есть несколько случаев, когда они также используют один или три пл…
25 июл '20 в 00:18
1
ответ
Насколько необходимы функции активации после плотного слоя в нейронных сетях?
В настоящее время я впервые обучаю несколько рекуррентных сверточных нейронных сетей с глубоким q-обучением. Вход - матрица 11x11x1, каждая сеть состоит из 4 сверточных слоев с размерами 3x3x16, 3x3x32, 3x3x64, 3x3x64. Я использую stride=1 и padding…
16 фев '20 в 06:28
0
ответов
Есть ли возможность визуализировать промежуточные слои в Керасе?
Я использую DenseNet121 CNN в библиотеке Keras и хотел бы визуализировать карты функций, когда я предсказываю изображения. Я знаю, что это возможно с CNN, которую мы создали сами. То же самое и с моделями, доступными в Keras, такими как DenseNet?
30 мар '20 в 00:22
0
ответов
Как это возможно, чтобы точность оставалась равной 0, в то время как отзыв, точность и AUC увеличивались при обучении нейронной сети с использованием тензорного потока?
Привет, я тренирую DenseNet, используя 200 изображений для положительного класса и 200 изображений для отрицательного класса.Напомним, точность и потери меняются во время тренировки, но точность остается неизменной (0). loss: 0.4941 - accuracy: 0.00…
30 июн '20 в 17:41
0
ответов
ValueError: ошибка при проверке цели: ожидается, что density_33 будет иметь форму (60, 60, 5), но получил массив с формой (240, 240, 5)
Когда я пытаюсь обучить эту модель, она генерирует ошибку "ValueError: Ошибка при проверке цели: ожидалось, что плотный_33 будет иметь форму (60, 60, 5), но получил массив с формой (240, 240, 5)". После однократного кодирования y_train.shape будет (…
07 авг '20 в 00:15
0
ответов
Полное целочисленное квантование TensorFlow Lite не удается в TF 2
Обучал модели resnet50v2 и densenet 169. TensorFlow nightly 2.3.0-dev20200608. Модель работает нормально, и я попробовал некоторые оптимизации, такие как "простой" tf lite, tf lite dynamic range, tf lite 16float, и все они работают нормально (точнос…
29 июн '20 в 14:25
1
ответ
преобразовать полностью связанный слой в conv2d и предсказать результат?
Я пытаюсь получить плоский слой в качестве входных данных для convd2d и прогнозирую результат для задачи классификации 10 классов в Densenet с набором данных cifar-10. следующий фрагмент кода, в котором я получаю сообщение об ошибке. global compress…
06 июн '20 в 20:30