Zaczynam od głębokiego uczenia się i mam pytanie, na które nie mogłem znaleźć odpowiedzi, być może nie szukałem właściwie. Widziałem tę odpowiedź , ale nadal nie jest jasne, jaka jest utrata masy ciała i jak to jest związane z funkcją
Na podstawie tego, czego się nauczyłem, używamy wielu filtrów w warstwie konwekcyjnej CNN, aby uczyć się różnych detektorów funkcji. Ale skoro filtry te są stosowane w podobny sposób (tzn. Przesuwane i mnożone do obszarów danych wejściowych), czy nie nauczyłyby się po prostu tych samych parametrów...
Chcę użyć głębokiego uczenia się, aby trenować wykrywanie binarne twarzy / twarzy, jakiej straty powinienem użyć, myślę, że to SigmoidCrossEntropyLoss lub utrata zawiasów . Zgadza się, ale zastanawiam się też, czy powinienem używać softmax, ale tylko z dwiema
W jaki sposób mapy aktywacyjne na danej warstwie są połączone z filtrami dla tej warstwy? Nie pytam o to, jak wykonać operację splotu między filtrem a mapą aktywacyjną, pytam o rodzaj łączności tych dwóch. Powiedzmy na przykład, że chcesz uzyskać pełną łączność. Masz liczbę filtrów i liczbę map...
Próbuję wytrenować głęboką sieć neuronową do klasyfikacji, wykorzystując propagację wsteczną. W szczególności używam splotowej sieci neuronowej do klasyfikacji obrazów, korzystając z biblioteki Tensor Flow. Podczas treningu doświadczam dziwnego zachowania i zastanawiam się, czy jest to typowe, czy...
Obecnie pracuję nad oprogramowaniem do rozpoznawania twarzy, które wykorzystuje sieci neuronowe splotu do rozpoznawania twarzy. Na podstawie moich odczytów stwierdziłem, że splotowa sieć neuronowa ma takie same ciężary, aby zaoszczędzić czas podczas treningu. Ale w jaki sposób dostosowuje się...
Czytałem artykuł normalizacyjny partii [1] i miał jedną sekcję, w której znajduje się przykład, próbując pokazać, dlaczego normalizacja musi być wykonana ostrożnie. Szczerze mówiąc, nie rozumiem, jak działa ten przykład, i naprawdę jestem bardzo ciekawy, jak rozumieją, jak drukują. Najpierw pozwól...
W zadaniach widzenia komputerowego, takich jak klasyfikacja obiektów, z sieciami neuronowymi o konwergencji (CNN) sieć zapewnia atrakcyjną wydajność. Ale nie jestem pewien, jak ustawić parametry w warstwach splotowych. Na przykład obraz w skali szarości ( 480x480), pierwsza warstwa splotowa może...
Uczę się o głębokim uczeniu się (w szczególności CNN) i o tym, jak zwykle wymaga ogromnej ilości danych, aby zapobiec nadmiernemu dopasowaniu. Jednak powiedziano mi również, że im wyższa pojemność / więcej parametrów modelu, tym więcej danych jest wymaganych, aby zapobiec nadmiernemu dopasowaniu....
Jeśli chodzi o różnicę między siecią neuronową a głębokim uczeniem się, możemy wymienić kilka elementów, takich jak więcej warstw, ogromny zestaw danych, potężny sprzęt komputerowy, aby uczynić szkolenie skomplikowanym modelem. Poza tym, czy są jakieś bardziej szczegółowe wyjaśnienia dotyczące...
W najnowszym artykule WaveNet autorzy odnoszą się do swojego modelu jako stosu warstw rozszerzonych splotów. Tworzą również następujące wykresy wyjaśniające różnicę między zwinięciem „zwykłym” a zwężeniem rozszerzonym. Wyglądają zwykłe sploty Jest to splot o wielkości filtra 2 i kroku 1,...
Pracuję w sieci splotowej do rozpoznawania obrazów i zastanawiałem się, czy mogę wprowadzić obrazy o różnych rozmiarach (choć nie tak bardzo różnych). W sprawie tego projektu: https://github.com/harvardnlp/im2markup Mówią: and group images of similar sizes to facilitate batching Więc nawet po...
Przeprasza za niewłaściwe użycie terminów technicznych. Pracuję nad projektem segmentacji semantycznej za pośrednictwem splotowych sieci neuronowych (CNN); próbuje zaimplementować architekturę typu Enkoder-Dekoder, dlatego wyjście ma ten sam rozmiar co wejście. Jak projektujesz etykiety? Jaką...
Próbuję lepiej zrozumieć receptywne pola CNN. W tym celu chciałbym obliczyć pole recepcyjne każdego neuronu w LeNet. W przypadku normalnego MLP jest to dość łatwe (patrz http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html#sparse-connectivity ), ale trudniej jest obliczyć pole recepcyjne neuronu w warstwie...
W CNN poznamy filtry do tworzenia mapy obiektów w warstwie splotowej. W programie Autoencoder pojedynczą ukrytą jednostkę każdej warstwy można uznać za filtr. Jaka jest różnica między filtrami wyuczonymi w tych dwóch
Rozumiem, jak działa splot, ale nie rozumiem, w jaki sposób splot 1D jest stosowany do danych 2D. W tym przykładzie widać splot 2D w danych 2D. Ale jak by to było, gdyby był splot 1D? Tylko jądro 1D przesuwa się w ten sam sposób? A jeśli krok miał 2? Dziękuję
Mam zestaw danych z szerokimi obrazami: 1760 x 128. Przeczytałem już tutoriale i książki, a większość z nich stwierdza, że obrazy wejściowe powinny być kwadratowe, a jeśli nie, są one przekształcane w kwadrat, aby być szkolonym w już wyszkolonych (na obrazach kwadratowych) cnns. Czy istnieje...
Przykłady: w opisie stanowiska mam zdanie: „Starszy inżynier Java w Wielkiej Brytanii”. Chcę użyć modelu głębokiego uczenia się, aby przewidzieć go jako 2 kategorie: English i IT jobs. Jeśli użyję tradycyjnego modelu klasyfikacji, może on przewidzieć tylko 1 etykietę z softmaxfunkcją na ostatniej...