我从头开始制作了一个神经网络，并希望使其运行更快。我想知道矢量化我的前进道具是否会使它更快
我已经使用VGG16预训练模型训练了一个模型，以将4种类型的眼部疾病分类。我是机器学习的新手，所以
<a href="https://i.stack.imgur.com/EzYTL.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/EzYTL.png" alt="enter image
我正在尝试构建多模式情感分类器，为此我分别创建了基于CNN的音频和视频模型。以下是实施的CNN：
我在pytorch上的CNN（Conv1D）有20个输入和6个输出。据说只有全部6个匹配的预测输出都是“准确的”，对吗
我目前正在从头开始构建神经网络，并且已经将其与mnist数据集配合使用，以使测试图像的准确率达到80
我正在尝试使用<code>attention</code>构建神经机器翻译模型。我正在关注<a href="https://github.com/keras-team/keras-i
我有一个火车数据（数据帧格式），如下所示：
<pre class="lang-py prettyprint-override"><code>data = pd.DataFrame({
我目前正在尝试对缺陷和非缺陷图像中的集成电路进行分类。我已经尝试过VGG16和InceptionV3，并且两者都
例如，对于cifar10数据集，直接使用pytorch附带的数据集，在相同的网络结构下，准确率可以达到96％，但
我想使用Matlab深度学习工具箱创建自定义CNN网络，但显示以下错误。图层定义良好，但是<code>net = layerGra
在<a href="https://www.tensorflow.org/guide/keras/transfer_learning#fine-tuning" rel="nofollow noreferrer">Tensorflow guide about transf
我正在使用喀拉拉邦的顺序模型制作预测模型。
我有一个带有json文件的数据集。
<pre><code>[
{
我正在尝试为MNIST数据集训练一个简单的模型。一个隐藏的层由36个神经元组成。
<pre><code>NUM_CLASSES = 1
我创建了一个虚拟回归keras模型，以在将其提供给实际模型之前检查我的自定义损失。
现在，我只希望
我目前正在构建一个CNN，以便从CT图像（灰度为1024 x 1024像素）开始对2个不同的类别进行分类。我知道我
我制作了两个不同的卷积神经网络用于多类分类。然后，我在keras中使用了validate_generator函数测试了这两个
我正在为CV深度学习项目运行docker容器。
在运行docker容器之前：
<pre><code>$ xhost +
access control disabled, cl
当我尝试使用命令运行tensorboard
<pre><code>(tensorflow) C:\Users\ANVAY>tensorboard --logdir=D:\Documents\Vs code python
我在stackoverflow上看到了类似的问题，但是我发现的任何问题都可以解决我的问题。
当我想使用两
