Preguntas etiquetadas con conv-neural-network

Estoy tratando de entrenar a una CNN para clasificar el texto por tema. Cuando uso entropía cruzada binaria obtengo ~ 80% de precisión, con entropía cruzada categórica obtengo ~ 50% de precisión. No entiendo por qué es esto. Es un problema multiclase, ¿eso no significa que tengo que usar entropía …

160 machine-learning  keras  neural-network  deep-learning  conv-neural-network 

He buscado en muchos lugares, pero TODO lo que obtengo es CÓMO instalarlo, no cómo verificar que esté instalado. Puedo verificar que mi controlador NVIDIA esté instalado y que CUDA esté instalado, pero no sé cómo verificar que CuDNN esté instalado. La ayuda será muy apreciada, gracias! PD. Esto es …

145 cuda  computer-vision  caffe  conv-neural-network  cudnn 

¿Alguien puede explicar claramente la diferencia entre convoluciones 1D, 2D y 3D en redes neuronales convolucionales (en aprendizaje profundo) con el uso de ejemplos?

126 machine-learning  deep-learning  signal-processing  conv-neural-network  convolution 

La pregunta original se refería específicamente a las implementaciones de TensorFlow. Sin embargo, las respuestas son para implementaciones en general. Esta respuesta general también es la respuesta correcta para TensorFlow. Cuando utilizo la normalización y abandono por lotes en TensorFlow (específicamente usando contrib.layers), ¿debo preocuparme por el pedido? Parece posible …

116 python  neural-network  tensorflow  conv-neural-network 

Estoy tratando de entender el argumento de pasos en tf.nn.avg_pool, tf.nn.max_pool, tf.nn.conv2d. La documentación dice repetidamente zancadas: una lista de entradas que tiene una longitud> = 4. La zancada de la ventana deslizante para cada dimensión del tensor de entrada. Mis preguntas son: ¿Qué representan cada uno de los 4+ …

115 python  neural-network  convolution  tensorflow  conv-neural-network 

Estoy entrenando una red neuronal para mi proyecto usando Keras. Keras ha proporcionado una función para detenerse temprano. ¿Puedo saber qué parámetros deben observarse para evitar que mi red neuronal se sobreajuste mediante la detención anticipada?

97 python  keras  deep-learning  conv-neural-network 

Actualmente utilizo el siguiente código: callbacks = [ EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=2, verbose=0), ModelCheckpoint(kfold_weights_path, monitor='val_loss', save_best_only=True, verbose=0), ] model.fit(X_train.astype('float32'), Y_train, batch_size=batch_size, nb_epoch=nb_epoch, shuffle=True, verbose=1, validation_data=(X_valid, Y_valid), callbacks=callbacks) Le dice a Keras que deje de entrenar cuando la pérdida no mejoró durante 2 épocas. Pero quiero dejar de entrenar después de que la …

82 python  machine-learning  neural-network  conv-neural-network  keras 

Supongamos que tiene un conjunto de datos que tiene imágenes y algunos datos en a .csvpara cada imagen. Su objetivo es crear un NN que tenga una rama de convolución y otra (en mi caso, un MLP). Ahora, hay muchas guías ( una aquí , otra ) sobre cómo crear …

8 python  keras  conv-neural-network  data-augmentation 

Para mi educación, estoy tratando de implementar una capa convolucional N-dimensional en una red neuronal convolucional. Me gustaría implementar una función de retropropagación. Sin embargo, no estoy seguro de la forma más eficiente de hacerlo. Actualmente, estoy usando signal.fftconvolvepara: En el paso hacia adelante, convolucione el filtro y el kernel …

8 python  conv-neural-network  convolution  backpropagation 

Estoy haciendo una CNN con Pytorch para una tarea, pero no aprenderá ni mejorará la precisión. Hice una versión trabajando con el conjunto de datos MNIST para poder publicarlo aquí. Solo estoy buscando una respuesta de por qué no funciona. La arquitectura está bien, la implementé en Keras y tenía …

8 python  conv-neural-network  pytorch