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我正在尝试使用Pytorch创建自定义的CNN架构。当前的体系结构用于文本多标签分类,但是我想将该文本的
嗨,所以我最近制作了一个可以对花朵进行分类的AI程序,它说我何时运行Model.fit_generator 它说我获得了9
该论文报告“具有一个盒坐标可区分的RoI合并层是一个不小的问题”,并提到“ ROI变形”(将要素裁剪
在TensorFlow-Keras中训练CNN模型后,在打开具有以下功能的模型文件时,标题中出现了此错误: <pre><code>
我正在尝试使用S&P 500数据集训练CNN和LSTM网络。这是火车数据集的形状: <blockquote> xtrain形状:(
我正在尝试使用此代码来可视化CNN的内核。在此之前,我已经训练了CNN(称为complete_model)。我还检查了
我正在尝试使用keras实现此模型 <pre><code>input = Input(shape=(50,), dtype=&#39;float32&#39;) encoder = Embedding(37202,
我有一个数据生成器 <code>yield [image, text], label</code> 我从yield语句中有2个输入inp1(64、224、224、3)
我正在尝试运行二进制图像分类器。 我的火车CSV文件有4列: <pre><code>id, type, Good, Unusual abc, [&#3
第一个Conv2D层中的输入形状应该是(100,100,1),但是输出是(None,98,98,200)。我知道200和None决定
我是深度学习的初学者。 我正在使用此<a href="https://handtracker.mpi-inf.mpg.de/projects/GANeratedHands/GANeratedDataset.
我在更改形状时遇到问题。出现该错误的原因是什么? 错误消息: <pre><code>ValueError: Error when che
任何人都可以给我一些有关如何在以下U-net实现中降低参数数量的提示。我在过度拟合训练数据时遇到麻
我希望我的cnn仅提取要进一步传递给lstm进行分类的功能,但不确定在合并后是否需要添加任何其他图层
我是Keras的新手。我正在尝试将彩色反转图像输入到神经网络中,然后预测真实图像。这样我的x成为倒
我正在尝试使用pytorch复制<a href="https://arxiv.org/abs/1705.07750" rel="nofollow noreferrer">in this paper</a>中提出的ConvN
我正在尝试使用pytorch创建CNN。当我使用3个或更少的连续层时,它似乎可以正常工作,损耗降低了,而精
我想用矩阵标记训练集(例如[1,2,3,4,5]和[2,1,3,5,4]) 然后训练CNN,通过比较标签和预测之间的数目
我想传递图像以及meta_data。我对如何通过图像传递NumPy数据感到困惑。元数据是图像的表格信息。
我正在构建CNN,用于与Librosa进行语音识别。我已经为每个音频文件提取了MFCC,并对音频数据进行了预处