Thống kê và dữ liệu lớn conv-neural-network

2

Không hoán vị hoán đổi bất động có nghĩa là gì trong bối cảnh các mạng thần kinh thực hiện nhận dạng hình ảnh?

Tôi đã thấy một phiên bản "bất biến hoán vị" của tác vụ nhận dạng chữ số MNIST. Nó có nghĩa là gì?

14 machine-learning neural-networks terminology conv-neural-network definition

1

Tại sao điều quan trọng là bao gồm một thuật ngữ điều chỉnh sai lệch cho trình tối ưu hóa Adam cho Deep Learning?

Tôi đang đọc về trình tối ưu hóa Adam cho Deep Learning và tình cờ thấy câu sau trong cuốn sách mới Deep Learning của Begnio, Goodfellow và Courtville: Adam bao gồm các hiệu chỉnh sai lệch cho các ước tính của cả các khoảnh khắc thứ tự đầu tiên …

14 machine-learning neural-networks optimization conv-neural-network adam

2

CNN xavier khởi tạo trọng lượng

Trong một số hướng dẫn, tôi thấy rằng khởi tạo trọng lượng "Xavier" (bài báo: Hiểu về khó khăn trong việc đào tạo mạng lưới thần kinh tiếp liệu sâu ) là một cách hiệu quả để khởi tạo trọng số của mạng lưới thần kinh. Đối với các lớp …

14 normal-distribution variance neural-networks conv-neural-network

3

Định lý gần đúng phổ quát cho các mạng chập

Định lý gần đúng phổ quát là một kết quả khá nổi tiếng đối với các mạng thần kinh, về cơ bản nói rằng theo một số giả định, một hàm có thể được xấp xỉ một cách đồng nhất bởi một mạng thần kinh với bất kỳ độ chính …

14 neural-networks conv-neural-network approximation

3

Mạng thần kinh (ví dụ, mạng nơ ron tích chập) có thể có trọng số âm không?

Có thể có trọng số âm (sau đủ epoch) cho các mạng thần kinh tích chập sâu khi chúng ta sử dụng ReLU cho tất cả các lớp kích hoạt không?

13 machine-learning neural-networks deep-learning conv-neural-network

5

Có một công cụ trực quan để thiết kế và áp dụng mạng lưới thần kinh / học sâu? [đóng cửa]

Đã đóng cửa. Câu hỏi này không đúng chủ đề . Nó hiện không chấp nhận câu trả lời. Bạn muốn cải thiện câu hỏi này? Cập nhật câu hỏi để nó thuộc chủ đề cho Xác thực chéo. Đóng cửa 9 tháng trước . Tôi biết có rất nhiều …

13 neural-networks deep-learning conv-neural-network

2

Hạn chế maxnorm là gì? Nó hữu ích như thế nào trong Mạng nơ ron kết hợp?

Dưới đây là một mẫu mã máy ảnh sử dụng nó: from keras.constraints import max_norm model.add(Convolution2D(32, 3, 3, input_shape=(3, 32, 32), border_mode='same', activation='relu', kernel_constraint=max_norm(3)))

12 neural-networks regularization conv-neural-network optimization

4

Trong CNN, việc ghép mẫu và chuyển vị chập có giống nhau không?

Cả hai thuật ngữ "tăng tốc" và "tích chập chuyển vị" đều được sử dụng khi bạn thực hiện "giải mã" (<- không phải là một thuật ngữ tốt, nhưng hãy để tôi sử dụng nó ở đây). Ban đầu, tôi nghĩ rằng chúng có cùng ý nghĩa, nhưng dường …

12 machine-learning neural-networks conv-neural-network transposed-convolution

1

Chính xác thì khối Học tập còn lại trong bối cảnh Mạng lưới cư trú sâu trong Học tập sâu là gì?

Tôi đang đọc bài viết Học tập dư thừa sâu để nhận dạng hình ảnh và tôi gặp khó khăn trong việc hiểu chắc chắn 100% những gì một khối còn lại đòi hỏi tính toán. Đọc bài báo của họ, họ có hình 2: trong đó minh họa những …

12 machine-learning neural-networks deep-learning conv-neural-network residual-networks

2

Hoạt động của DepthConcat trong 'Đi sâu hơn với các kết cấu' hoạt động như thế nào?

Đọc sâu hơn với các kết luận Tôi bắt gặp một lớp DepthConcat , một khối xây dựng của các mô-đun khởi động được đề xuất , kết hợp đầu ra của nhiều thang đo có kích thước khác nhau. Các tác giả gọi đây là "Bộ lọc ghép". Dường …

12 neural-networks torch conv-neural-network

2

Mô hình Google Inception: tại sao có nhiều softmax?

Cấu trúc liên kết của mô hình Google Inception có thể được tìm thấy ở đây: Google Inception Netowrk Tôi nhận thấy rằng có 3 lớp softmax trong mô hình này (# 154, # 152, # 145) và 2 trong số đó là một lối thoát sớm của mô hình …

12 deep-learning conv-neural-network

5

Tôi nên sử dụng chức năng mất nào để phát hiện nhị phân trong phát hiện khuôn mặt / không mặt trong CNN?

Tôi muốn sử dụng học sâu để huấn luyện phát hiện nhị phân mặt / không mặt, tôi nên sử dụng mất gì, tôi nghĩ đó là SigmoidCrossEntropyLoss hoặc Hinge-loss . Có đúng không, nhưng tôi cũng tự hỏi có nên sử dụng softmax nhưng chỉ với hai lớp không?

11 deep-learning loss-functions computer-vision conv-neural-network

2

Tại sao CNNs kết luận với các lớp FC?

Theo hiểu biết của tôi, CNN bao gồm hai phần. Phần đầu tiên (các lớp đối lưu / nhóm) thực hiện trích xuất tính năng và phần thứ hai (các lớp fc) thực hiện phân loại từ các tính năng. Vì các mạng thần kinh được kết nối đầy đủ …

11 neural-networks svm random-forest conv-neural-network

1

Giải thích về ví dụ về lý do tại sao việc chuẩn hóa hàng loạt phải được thực hiện một cách cẩn thận?

Tôi đã đọc bài viết chuẩn hóa hàng loạt [1] và nó có một phần trong đó là một ví dụ, cố gắng chỉ ra tại sao việc chuẩn hóa phải được thực hiện cẩn thận. Thành thật mà nói, tôi không thể hiểu được ví dụ này hoạt động …

11 machine-learning neural-networks conv-neural-network

2

Chọn kích thước bộ lọc, bước tiến, vv trong một CNN?

Tôi đã xem các bài giảng CS231N từ Stanford và tôi đang cố gắng xoay quanh một số vấn đề trong kiến trúc CNN. Điều tôi đang cố gắng hiểu là nếu có một số hướng dẫn chung để chọn kích thước bộ lọc tích chập và những thứ như …

11 neural-networks deep-learning conv-neural-network

Câu hỏi được gắn thẻ «conv-neural-network»