我想专门使用Python中的Open.AI框架来分析射线照相图像。为了我的目的，我想检查一下脊柱的特定功能。
在Google Colab上使用Mesh-R-CNN演示时：
<a href="https://github.com/facebookresearch/meshrcnn" rel="nofollow noreferrer">https://g
根据Keras文档image_dataset_from_directory（）返回：
<pre><code>A tf.data.Dataset object.
- If label_mode is None, it yields
我有一个数据集，其中包含形状为<code>serverless logs -f scrape</code>的3D固定长度片段，我希望将其馈入具有
我想要一个向量大小（46）。但是我得到数组。我使用的数据集是路透社。
我打印NN预测的地方是
我已经使用image_dataset_from_directory（）创建了火车（529003帧），验证（29388帧）和测试（28875帧）数据：</p
我一直在尝试创建一个具有cnn的模型，然后使用Keras的Functional API进行常规的ANN。
我输入了一个形状模型
我正在研究临床EHR。我目前指的是这个<a href="https://sparalic.github.io/post/using-electronic-health-records-to-predict-fu
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
大家好。
现在这是一个艰难的过程。我正在研究语音识别，而这一切都发生在我在github上找到的CTCModel
我有3个非常具体的问题：
<ol>
<li> 我正在训练一个回归模型-日期集很小（300）-，并且在第4个时期
我正在尝试在keras中编码深度自动编码器。我的图像形状是（4575,32,32,3），目标是（4575,1）
这是功
<pre><code>headModel = baseModel.output
headModel = AveragePooling2D(pool_size=(7, 7))(headModel)
headModel = Flatten(name="flatten"
我是深度学习的新手。
我已经构建了一个小型架构，并使用Adam优化器对其进行了编译，如下所示
我正在使用Google Object Detection API和<code>EfficientDet D7 1536x1536</code>模型。
我正在使用此模型进行<strong
我有一个大小为（100，200）的数组，其值范围是每个像素的（-2.5,2.5），并且我有1000个这样的图像。我
所以最近我一直在关注来自senddex的卷积神经网络教程，并且我一直在尝试实现他的代码来用我自己的图
我正在尝试对VGG16进行一些修改。我遵循了来自keras.io的<a href="https://blog.keras.io/building-powerful-image-classific
<a href="https://i.stack.imgur.com/yNIuY.png" rel="nofollow noreferrer">As shown in the image: The 11 folders in train1_set has 600 imag
我正在使用来自<a href="https://github.com/qubvel/classification_models" rel="nofollow noreferrer">here</a>的经过预训练的Res
