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<strong>我正在训练卷积神经网络,以对特定语言(古吉拉特语)的11种11个不同字符进行分类。以下是我
我正在Windows 10上的<strong> Keras 2.1.0 </strong>中为<strong>非图像数据</strong>构建CNN。 我的输入特征是3x1
我正在研究面部表情分类问题,我从互联网上下载了一些图像,有些是我自己点击的,表示快乐(100张
我正在研究医学图像分类问题。这些类高度不平衡,为了弥补这一点,我根据每个类中的样本数量使用
我正在与我实现的keras模型并行构建一个C ++ CNN,因为我不知道“相同”的填充完成了,所以我只能在池
我已经训练了CNN将图片分类为3类。 在训练模型时,我使用了来自keras的ImageDataGenerator类将预处理功能应
在训练CNN时(在ImageNet上为RESNET50),我观察到一个奇怪的“楼梯”形状(请参见下面链接中的蓝色下降
我想与Keras建立这个深度学习网络。该网络最近被提议用于压缩视频。 <a href="https://i.stack.imgur.com/CUwtk.png
是否有可能一次将输入传递到一个CNN数组,而不是将所有数组组成一个数组? 在所有在线示例和教
我想在我自己的未标记图像数据集上预训练VGG16模型,而不使用ImageNet权重,所以我的问题是: -是
我对CNN的理论知识非常了解。我的问题是,当我尝试使用CNN模型来预测Keras中的交易信号时。具体来说,
为什么许多纸张仅包括最佳精度而不是损失。平均损失对不同模型的比较不重要吗? 这两个概念之
我是ml / ai的新手,我正在尝试构建cnn + lstm,但正在为lstm的形状而苦苦挣扎。我正在使用ImageDataGenerator
我是Keras的初学者。我正在尝试使用Keras训练具有两个输出的模型。 我的数据集的结构就是这样。 <pre
我是CNN的新手,我正在此<a href="https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data" rel="nofollow noreferrer">dataset</a>上使用Keras
我正在使用非常浅的convnet架构对MNIST数据集进行分类,但是我没有使用准确性作为度量标准来比较每个
我有一个词典,名称为'voltage',其中有206个条目,如图所示。每个项目都是(25; 3; 1)的数组。我想将字
我正在训练CNN来检测我的输入数据上的某些模式,如果找到了模式,则返回1。 输入均为形状(200,),
嘿,有人可以告诉我出现此错误的原因以及如何解决该问题吗? <pre><code> 4 keras.layers.Conv2D(32, (3, 3
是否可以在Faster RCNN中获得单个类的3个边界框? 在我的工作中,我想从Faster RCNN中获得3个最佳建议。 例