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我已经和Lasagne玩了一段时间了,以解决使用卷积神经网络进行二进制分类的问题.但是,尽管我在训练和验证损失上得到了不错的结果,但我的验证和测试准确性始终是恒定的(网络始终预测同一班级). 我遇到了此,千层面与我有同样的问题.他们的解决方案是像在Lasagne上使用Nolearn一样设置regression=True. 有人知道如何在Lasagne中设置相同的变量(因为我不想使用No
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我正在使用Lasagne为MNIST数据集创建CNN.我正在密切关注此示例:卷积神经网络和使用Python提取特征. 我目前拥有的CNN架构(其中不包括任何辍学层)是: NeuralNet( layers=[('input', layers.InputLayer), # Input Layer ('conv2d1', layers.Conv
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我需要对数据集进行实时扩充,以输入CNN,但是我很难找到合适的库.我尝试了caffe,但是DataTransform不支持许多实时增强功能,例如旋转等.因此,为了易于实施,我选择了Lasagne.但似乎它也不支持实时增强.我已经看到一些与Facial Keypoints detection有关的帖子,其中他正在使用nolearn.lasagne的Batchiterator.但是我不确定它是否实时.
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