«convnet» etiketlenmiş sorular

Geçenlerde Jonathan Long, Evan Shelhamer, Trevor Darrell tarafından Semantik Segmentasyon için Tamamen Konvolüsyon Ağları'nı okudum . Dekonvolüsyon katmanlarının ne yaptığını / nasıl çalıştıklarını anlamıyorum. İlgili bölüm 3.3. Örnekleme tersten izlemeli evrişimdir Kalın çıktıları yoğun piksellere bağlamak için başka bir yol enterpolasyondur. Örneğin, basit bilinear enterpolasyon, her bir çıktısını , yalnızca …

188 neural-network  convnet  convolution 

Geçenlerde Yan LeCuns'in 1x1 konvolüsyonları hakkındaki yorumunu okudum : Konvolüsyonlu Ağlarda, "tamamen bağlantılı katmanlar" diye bir şey yoktur. Yalnızca 1x1 evrişim çekirdekleri ve tam bir bağlantı tablosu olan evrişim katmanları vardır. Çok nadiren anlaşılan bir gerçek, ConvNets'in sabit boyutlu bir girişe sahip olması gerekmiyor. Bunları, tek bir çıkış vektörü üreten …

55 neural-network  convnet 

Görüntü sınıflandırması için bir sinir ağı kullanmak istiyorum. Önceden eğitilmiş CaffeNet ile başlayacağım ve uygulamam için eğiteceğim. Giriş görüntülerini nasıl hazırlamalıyım? Bu durumda, tüm görüntüler aynı nesneye aittir, ancak varyasyonları vardır (düşün: kalite kontrol). Bunlar biraz farklı ölçeklerde / çözünürlüklerde / mesafelerde / aydınlatma koşullarında (ve çoğu durumda ölçeği bilmiyorum). …

41 neural-network  image-classification  preprocessing  convnet 

Bu soru, "evrişim katmanlarının tam olarak nasıl çalıştığını" gösterir. Bir gri tonlamalı görüntüm olduğunu varsayalım . Yani görüntünün bir kanalı var. Birinci tabaka içinde, bir uygulama 3 x 3 ile kıvrım k 1 filtre ve dolgu. Sonra başka bir büklüm katmanı 5 x 5 kıvrımlar ve k 2 filtreler. Kaç …

29 neural-network  convnet 

İnsanların evrişimsel sinir ağlarının neden hala yeterince anlaşılmadığını söylediğini sık sık duydum. Konvolüsyonel sinir ağlarının neden katmanları yükseltirken gittikçe daha da karmaşıklaşan özellikler öğrenmeye başladığı biliniyor mu? Böyle bir özellik yığını yaratmalarına neden olan şey nedir ve bu, diğer derin sinir ağları türleri için de geçerli olabilir mi?

22 machine-learning  neural-network  deep-learning  convnet  cnn 

Sinir ağlarını eğitirken, bir hiperparametre bir minibatch büyüklüğündedir. Ortak seçenekler mini seri başına 32, 64 ve 128 elementtir. Mini partinin ne kadar büyük olması gerektiğine dair kurallar / yönergeler var mı? Eğitim üzerindeki etkisini araştıran yayınlar var mı?

21 neural-network  deep-learning  convnet  optimization 

Sinir ağları için oldukça yeniyim, ama doğrusal cebiri ve evrişimin matematiğini gayet iyi anlıyorum. Ben rakamları tanımak için MNIST verileri ile bir Keras evrişimsel NN eğitimi için net çeşitli yerlerde buldum örnek kod anlamaya çalışıyorum. Beklentim, kıvrımlı bir katman oluşturduğumda, girdiye uygulanacak bir filtre veya filtre kümesi belirtmem gerektiğiydi. Ama …

18 convnet  keras 

Kıvrımlarla daha derine inen makalede orijinal başlangıç ​​modüllerini içeren GoogleNet açıklanmaktadır: Başlangıç ​​v2'deki değişiklik, 5x5 kıvrımlarını iki ardışık 3x3 kıvrımla değiştirmeleri ve havuz oluşturmasıydı: Inception v2 ve Inception v3 arasındaki fark nedir?

18 image-classification  convnet  computer-vision  inception 

corr()Orijinal bir df dışında bir df oluşturun . corr()Df 70 X 70 çıktı ve ısı haritası görselleştirmek mümkün değildir ... sns.heatmap(df). Göstermeye çalışırsam corr = df.corr(), tablo ekrana sığmaz ve tüm korelasyonları görebilirim. Boyutundan dfbağımsız olarak tümünü yazdırmanın veya ısı haritasının boyutunu kontrol etmenin bir yolu var mı ?

17 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

Biraz konnets ile oynuyorum. Özellikle, kedi veya köpek (her biri 12500) olarak etiketlenmiş 25000 görüntüden oluşan kaggle cats---dogs veri kümesini kullanıyorum. Test setimde yaklaşık% 85 sınıflandırma doğruluğu elde etmeyi başardım, ancak% 90 doğruluk elde etme hedefi belirledim. Benim asıl sorunum aşırı uymak. Her nasılsa her zaman olur (normalde 8-10 döneminden …

16 neural-network  deep-learning  convnet  image-recognition  dropout 

Aşağıdaki CNN var: 5x5 büyüklüğünde bir giriş görüntüsü ile başlıyorum Sonra 4x2 boyutunda özellik haritası üreten 2x2 çekirdeği ve adım = 1 kullanarak evrişim uyguluyorum. Sonra özellik haritasını 2x2 boyutuna küçülten stride = 2 ile 2x2 max-pooling uygularım. Sonra lojistik sigmoid uyguluyorum. Sonra 2 nöron ile tamamen bağlı bir katman. …

16 machine-learning  convnet  backpropagation  cnn  kernel 

İnternetteki Imagenet sınıfları için birçok kaynaktan birine bakarsam, insanlarla ilgili tek bir sınıf bulamıyorum (ve hayır, hasatçı hasat yapan biri değil, ama bir baba uzun bacakları, bir çeşit örümcek :-). Bu nasıl mümkün olabilir? Ben en azından bir tahmin az olurdu personhatta bir şey daha spesifik gibi sınıf ve man, …

14 machine-learning  deep-learning  dataset  convnet  image-classification 

Bu soruya küçük bir alt sorum var . Maksimum havuzlama katmanı boyunca geri yayılırken, gradyanın, max olarak seçilen bir önceki katmandaki nöronun tüm gradyanı alacağı şekilde geri yönlendirildiğini anlıyorum. % 100 emin olmadığım bir sonraki katmandaki degrade havuz katmanına nasıl yönlendirilir. İlk soru, aşağıdaki görüntü gibi, tamamen bağlı bir katmana …

14 machine-learning  neural-network  convnet  backpropagation 

Bu makaleyi anlamaya çalışıyorum ve iki-doğrusal örneklemenin ne olduğundan emin değilim. Herkes bunu üst düzeyde açıklayabilir mi? https://arxiv.org/abs/1606.00915

13 deep-learning  convnet  cnn  convolution 

CNN (ConvNet) kullanılarak yayınlanan makalelerin% 90-99'una bakacak olursak. Bunların büyük çoğunluğu en çok kullanılanlar için tek sayıların filtre boyutunu kullanır : {1, 3, 5, 7}. Bu durum bazı sorunlara yol açabilir: Bu filtre boyutları ile genellikle 2 (ortak dolgu) dolgu ile kıvrım işlemi mükemmel değildir ve input_field'ın bazı kenarları işlem …

13 deep-learning  convnet  computer-vision  convolution