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如何将5D张量引入LSTM？

我有3D CNN网络的输入形状为(150，80，80，16，3)的视频数据。 我得到了形状为(150，7，7，2,512)的conv Layer的输出，表明： 150号序列的数量 7，7高度和宽度 2时间维度 512个功能地图 我想将其提供给LSTM，所以我将输出数据重塑为： model.add(Reshape((1, 7*7*2*512))) model ..

发布时间：2022-07-17 18:28:21 python keras reshape lstm convolutional-neural-network Python

Dense(2) 和 Dense(1) 作为二元分类 CNN 的最后一层的区别?

在用于图像二元分类的 CNN 中，输出的形状应该是(图像数量，1)还是(图像数量，2)?具体来说，这是 CNN 中的 2 种最后一层: keras.layers.Dense(2, activation = 'softmax')(previousLayer) 或 keras.layers.Dense(1, activation = 'softmax')(previousLayer) 在第一种 ..

发布时间：2021-12-27 17:15:16 tensorflow keras deep-learning classification convolutional-neural-network 其他开发

如何在 lstm 中使用卷积 1D?

我有时间序列数据输入 72 个值，通过单独的最后 6 个值进行测试预测.我想在 LSTM 中使用 CONV1D. 这是我的代码. df = pd.read_csv('D://data.csv',引擎='蟒蛇')df['DATE_'] = pd.to_datetime(df['DATE_']) + MonthEnd(1)df = df.set_index('日期_')df.head()spl ..

发布时间：2021-07-05 18:59:47 tensorflow keras lstm rnn convolutional-neural-network 其他开发

如何使用张量流从CNN层提取激活?

我想从完全连接的层中提取神经激活.在Caffe中，我就是这样 net.blobs [layer_name] .data 我如何在tensorflow中做同样的事情? 解决方案 您应该使用会话对象来获取存储在张量中的值.尽量不要忘记将占位符张量的值作为feed_dict传递. sess = tf.InteractiveSesssion()full_connected = ....v ..

发布时间：2021-04-22 20:11:29 tensorflow deep-learning conv-neural-network activation convolutional-neural-network 其他开发

在使用Keras进行训练之前调整MNIST图像的大小

我一直在从事涉及CNN及其权重的项目，并且我一直在尝试减少CNN中存在的权重数量.我想在训练CNN之前将MNIST图像的尺寸从28x28调整为14x14，但是我不知道如何在Keras中进行操作. 以下是用于导入MNIST数据集和构建CNN的代码示例: # LOAD MNIST DATA (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_ ..

发布时间：2021-02-14 21:03:12 python machine-learning keras convolutional-neural-network AI人工智能

卷积神经网络中的图像预处理在Keras与Tflearn中产生较低的准确性

我正在尝试将此tflearn DCNN示例（使用图像预处理和augmemtation）转换为keras： Tflearn示例： 从tflearn.data_utils导入tflearn 导入shuffle，从tflearn.layers.core导入to_categorical 导入input_data，退出，从tflearn.layers.conv从tflearn.layers. ..

发布时间：2020-10-09 02:56:42 python tensorflow keras convolutional-neural-network image-preprocessing Python

为什么不使用输出张量的最大值代替Softmax函数？

我在图像一类分类上建立了CNN模型。 输出张量是一个包含65个元素的列表。我将此张量输入Softmax函数，并得到分类结果。 我认为这个输出张量的最大值是分类结果，为什么不使用这种方法来完成分类任务呢？ 解决方案 Softmax用于多类别分类。在多类分类中，该模型有望以较高的概率将输入分类为单类。高概率进行预测会使其他类别的概率降低。 当您指出了为什么在最大函数上使用Softma ..

发布时间：2020-10-09 02:50:53 tensorflow convolutional-neural-network softmax 其他开发

YOLO对象检测：该算法如何预测比网格单元大的边界框？

我试图更好地了解YOLO2& 3种算法有效。该算法处理一系列卷积，直到降到 13x13 网格为止。然后，可以对每个网格单元中的对象以及这些对象的边界框进行分类。 如果您看这张图片，就会看到红色的边界框大于任何单独的网格单元。边界框也位于对象的中心。 我的问题与当网络激活基于单个网格单元时，预测边界框如何超出网格单元的大小有关。我的意思是，网格单元外部的所有内容对于预测该单元格中检测到的 ..

发布时间：2020-10-07 19:01:43 tensorflow deep-learning computer-vision convolutional-neural-network yolo 其他开发

进行多尺度训练（yolov2）

我想知道 YOLOv2 中的多尺度训练如何工作。 在本文中指出： 原始YOLO使用的输入分辨率为448×448。通过添加锚框，我们将分辨率更改为416×416。但是，由于我们的模型仅使用卷积和池化层，因此可以即时调整大小。我们希望YOLOv2能够在不同尺寸的图像上运行，因此我们将其训练到模型中。我们不固定输入图像的大小，而是每隔几次迭代就更改网络。我们的网络每10批将随机选择一个新的图 ..

发布时间：2020-10-07 18:53:57 computer-vision object-detection convolutional-neural-network yolo 其他开发

Dense（2）和Dense（1）之间的区别是二进制分类CNN的最后一层？

在用于图像的二进制分类的CNN中，输出的形状应该是（图像数量1）还是（图像数量2）？具体来说，这是CNN中的2种最后一层： keras.layers.Dense（2，activation ='softmax' ）（上一个图层） 或 keras.layers.Dense（1，activation ='softmax'）（previousLayer） ..

发布时间：2020-10-02 03:01:50 tensorflow keras deep-learning classification convolutional-neural-network 其他开发

Unet分割模型可预测空白图像吗?

我使用Unet架构进行肺分割，它向我展示了更好的训练和Val损失，但是当我调用预测功能并给一个训练集图像作为输入时，给了我空白图像作为输出.我了解为什么这样做当它显示出良好的验证准确性时. 我正在使用keras 解决方案 准确度不是用于细分的良好指标，尤其是对于医疗案例而言.您的数据集很可能是不平衡的，这就是为什么您获得高精度的原因(大多数地面真相掩模像素为"0").您应该使用Dice，p ..

发布时间：2020-07-13 01:27:28 deep-learning image-segmentation convolutional-neural-network unet 其他开发

用新课程重新训练模型

我建立了一个具有2个类别的图像分类器，例如"A"和"B".我还使用model.save()保存了该模型. 现在，经过一定时间后，出现了增加一个"C"类的要求.是否可以load_model()然后仅将一个类添加到先前保存的模型中，以便我们最终的模型具有3个类("A"，"B"和"C")，而不必重新训练整个模型，再次使用"A"和"B"类? 任何人都可以帮忙吗? 我已经尝试过了: ..

发布时间：2020-05-04 10:07:01 tensorflow machine-learning keras artificial-intelligence convolutional-neural-network AI人工智能

如何在Tensorflow中使用conv1d_transpose?

conv1d_transpose尚未在Tensorflow的稳定版本中提供，但实现可用我想创建一个一维反卷积网络.输入的形状为[-1, 256, 16]，输出的形状应为[-1,1024,8].内核的大小为5，步幅为4. 我尝试使用此功能构建一维卷积层: (output_depth, input_depth) = (8, 16) kernel_width = 7 ..

发布时间：2020-05-04 09:52:07 python tensorflow machine-learning convolution convolutional-neural-network AI人工智能

为Keras卷积网络指定一些不可训练的过滤器

我想开发一种卷积网络体系结构，其中在第一层(在这种情况下为Conv1D)中，我要指定不可训练的固定滤波器的某些部分，同时还要有几个模型可以学习的可训练的滤波器.这可能吗，怎么办? 我的直觉是，我可以制作两个单独的Conv1D层-一层可训练，一层不可训练，然后以某种方式将它们连接起来，但是我不确定代码中的样子.另外，对于不可训练的过滤器，我该如何预先指定权重? 解决方案 使用功能性AP ..

发布时间：2020-04-25 10:48:53 python keras convolutional-neural-network Python

合并具有不同输入的不同模型Keras

我想在Keras中使用不同的输入维度训练两个不同的Conv模型. 我有: input_size=4 input_sizeB=6 model=Sequential() model.add(Conv2D(filters=10,input_shape= (1,time_steps,input_size),kernel_size(24,3),activation='relu',d ..

发布时间：2020-04-25 10:35:11 merge keras convolutional-neural-network 其他开发

如何使用暹罗网络进行保存，还原和预测(三重态丢失)

我正在尝试开发一个暹罗网络来进行简单的面部验证(并在第二阶段进行识别).我有一个可以训练的网络，但是对于如何保存和恢复模型以及对经过训练的模型进行预测，我有点困惑.希望领域中有经验的人可以帮助取得进步. 这是我创建暹罗网络的方式，从...开始... model = ResNet50(weights='imagenet') # get the original ResNet50 mo ..

发布时间：2020-04-25 10:35:01 tensorflow machine-learning neural-network keras convolutional-neural-network AI人工智能

转移学习为何要删除最后一个隐藏层?

在阅读有关迁移学习的博客时，通常会说-删除最后一层，或删除最后两层.也就是说，删除输出层和最后一个隐藏层. 因此，如果转移学习意味着还更改成本函数，例如从交叉熵到均方误差，我知道您需要将最后一个输出层从1001的softmax值层更改为Dense(1)层，该层输出浮点数，但是: 为什么还要更改最后一个隐藏层? 如果使用Keras以及具有imagenet权重的预定义CNN模型之一，那么 ..

发布时间：2020-04-25 10:05:36 python machine-learning keras convolutional-neural-network transfer-learning AI人工智能

反射填充Conv2D

我正在使用keras构建用于图像分割的卷积神经网络，我想使用“反射填充"而不是填充“相同"，但是我找不到在keras中做到这一点的方法. inputs = Input((num_channels, img_rows, img_cols)) conv1=Conv2D(32,3,padding='same',kernel_initializer='he_uniform',data_format= ..

发布时间：2020-04-25 09:47:37 python keras padding convolutional-neural-network zero-padding Python