Tag: conv-neural-network

Ein convolutional neural network (CNN), oder ConvNet) ist eine Klasse tiefer, feed-forward neuronalen Netzen, die erfolgreich angewandt wurden, um die Analyse von Bildsprache.[Tags:deep-learning]

Was ist Zug-Verlust, Gilt der Verlust und die Zug/Val Mittelwert in NNs

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Ich bin derzeit lernen über Convolutional Neural Networks durch das Studium Beispiele wie die MNIST Beispiele. Während des Trainings eines neuronalen Netzes, ich sehe Häufig, Ausgabe: Epoch | Train loss | Valid loss | Train /Val --------

Tensorflow Modell zoo?

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Einer der wichtigsten Vorteile der caffe war für mich die Möglichkeit, transfer-lernen in frei verteilt pretrained Modelle. Ist es einen Platz zu bekommen, trainierten Modelle von Papieren/Wettbewerbe in tensorflow format? Wenn nicht, gibt es eine Möglichkeit die

conv-neural-network machine-learning neural-network tensorflow

Wie um es zu vergrößern ein tensor(doppelter Wert) in tensorflow?

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Ich bin neu in TensorFlow. Ich bin zu versuchen, die global_context Extraktion in diesem Papier https://arxiv.org/abs/1506.04579, das ist eigentlich eine Durchschnittliche pooling über die gesamte Funktion der Karte, dann duplizieren Sie die 1x1-feature-Karte wieder auf die ursprüngliche

conv-neural-network deep-learning neural-network tensorflow

CNN - Bild Größenänderung VS Polsterung (halten Seitenverhältnis beibehalten oder nicht?)

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Während in der Regel Menschen neigen dazu, einfach die Größe jedes Bild in ein Quadrat, während der Ausbildung ein CNN (zum Beispiel resnet nimmt ein Quadrat, 224x224 Bild), das sieht hässlich zu mir, vor allem, wenn das

computer-vision conv-neural-network image machine-learning neural-network

Wie die Ausgabe pro-Klasse Genauigkeit in Keras？

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Caffe können nicht nur drucken, Genauigkeit, aber auch pro-Klasse Genauigkeit. In Keras anmelden, es gibt nur Allgemeine Genauigkeit. Es ist schwer für mich zu berechnen, die separate Klasse Genauigkeit. Epoche 168/200 0s - Verlust: 0.0495 - acc:

conv-neural-network keras machine-learning neural-network python

CNN-Bild-Erkennung mit Regression Ausgang auf Tensorflow

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Ich möchte, um vorherzusagen, die geschätzte Wartezeit, basierend auf Bildern, die mit einer CNN. Also ich könnte mir vorstellen, dass dies mit einem CNN-output einer regression geben Sie die Ausgabe mit einem Verlust der Funktion der RMSE

conv-neural-network image-recognition tensorflow

Wie setup-1D-Faltung und LSTM in Keras

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Möchte ich nutzen, 1D-Conv Schicht durch LSTM Ebene zu klassifizieren, ein 16-Kanal-400-Zeitschritt-Signals. Den input-Form besteht aus: X = (n_samples, n_timesteps, n_features), wo n_samples=476, n_timesteps=400, n_features=16 sind die Anzahl der Proben, Zeitintervallen und Funktionen (oder den Kanälen) des

conv-neural-network keras lstm python time-series

WARNUNG aus Tensorflow beim erstellen VGG16

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Ich bin mit Keras zum erstellen einer deep learning Modell. Wenn ich die Schaffung eines VGG16 Modell, das Modell ist erstellt, aber ich bekomme folgende Warnung. vgg16_model = VGG16() warum diese Warnung passiert und wie kann ich

conv-neural-network keras neural-network tensorflow

Wie zu tun, Objekt-Erkennung mit CNN Funktionen tensorflow?

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Ich versuche, eine Ende-zu-einheitliches Modell, das erkennt(lokalisiert) das Objekt in einem Bild. Das Objekt selbst kann von vielen Arten, wie "text in the wild", aber die umliegenden Merkmale des Objekts bestimmen sollten, wo der region von Interesse

computer-vision conv-neural-network deep-learning python tensorflow

so berechnen Sie eine net-FLOPs in der CNN

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Möchte ich design ein convolutional neural network, die occupy-GPU-Ressourcen-nicht mehr als Alexnet.Ich will-FLOPs zu Messen, aber ich weiß nicht wie man es berechnet.Gibt es irgendwelche Werkzeuge, es zu tun,bitte? Duplikat von: stackoverflow.com/q/41996593/1714410 das macht die Frage nicht

caffe conv-neural-network deep-learning neural-network

Was ist die Tiefe des convolutional neural network?

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Ich war einen Blick auf das Convolutional Neural Network von CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition. In Convolutional Neural Network, das sind die Neuronen angeordnet in 3 Dimensionen(height, width, depth). Ich habe ein Problem mit der

conv-neural-network deep-learning machine-learning neural-network

Tensorflow Fehler bei der Berechnung der Kreuz-Entropie-Verlust

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Bekomme ich folgenden Fehler ValueError: Tensor conversion requested dtype float32 for Tensor with dtype int32: 'Tensor("Placeholder_1:0", shape=TensorShape([Dimension(128), Dimension(2)]), dtype=int32)' wenn ich versuche zu berechnen, cross-Entropie-Verlust losses = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(scores, input_y) Ich benutze Python 3.4.3. Irgendwelche Ideen, warum? InformationsquelleAutor

conv-neural-network neural-network tensorflow

Theano import error: No Modul namens cPickle

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>>> import theano Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/Library/Python/2.7/site-packages/theano/__init__.py", line 52, in <module> from theano.gof import ( File "/Library/Python/2.7/site-packages/theano/gof/__init__.py", line 38, in <module> from theano.gof.cc import \ File "/Library/Python/2.7/site-packages/theano/gof/cc.py", line

conv-neural-network neural-network python python-2.7 theano

Batch-Normalisierung in Convolutional Neural Network

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Ich bin Neuling in convolutional neural networks und habe nur Ahnung von feature maps und wie Faltung erfolgt auf Bilder zum extrahieren von features. Ich wäre froh, zu wissen, einige details über die Anwendung batch-Normalisierung in der

batch-normalization computer-vision conv-neural-network deep-learning machine-learning

Das design von deep convolutional neural networks?

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Wie ich es verstehe, alle CNNs sehr ähnlich sind. Sie alle haben ein convolutional Layer, gefolgt von pooling und aufgrund der Kr Schichten. Einige haben spezialisierte Schichten wie FlowNet und Segnet. Meine Frage ist, wie sollen wir

caffe conv-neural-network convolution deep-learning neural-network

Wie zu tun, zero-padding in keras conv Schicht?

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Bin ich versucht zu implementieren-Modell aus der wissenschaftlichen Artikel, die sagt, Sie sind mit null Polsterung. Ist es möglich zu konfigurieren, dass dieser Polsterung in keras Conv2D? Nur möglich, Werte für padding, ich sehe sind Polsterung: eine

conv-neural-network keras machine-learning padding python

Monitor Qualifizierung/Validierung im Caffe

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Ich trainiere Caffe-Referenz-Modell für die Klassifizierung von Bildern. Meine Arbeit verlangt von mir, das training zu überwachen Prozess durch zeichnen von Graphen der Genauigkeit des Modells nach jeweils 1000 Iterationen auf den gesamten Trainings-set und Validierungsdaten, die

c++caffe classification conv-neural-network deep-learning

Eingangswerte zu einem eindimensionalen convolutional Netzwerks in keras

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wirklich finden es schwer zu verstehen, die Eingangswerte zu den convolutional 1d Schicht in keras: Input Form 3D-tensor mit der Form: (Beispiele, Schritte, input_dim). Ausgabe Form 3D-tensor mit der Form: (Proben, new_steps, nb_filter). Schritte Wert haben könnte,

conv-neural-network keras neural-network python theano

Tensorflow: Verlust verringert, aber die Genauigkeit stabil

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Mein team ist die Ausbildung einer CNN in Tensorflow für binäre Klassifikation von beschädigten/akzeptable Teile. Wir haben unsere code durch ändern der cifar10 Beispiel-code. In meinen früheren Erfahrungen mit Neuronalen Netzen, ich habe immer trainiert, bis der

conv-neural-network convolution deep-learning neural-network tensorflow

Die Form der Platzhalter in Tensorflow

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Ich bin mit Tensorflow für eine kurze Zeit. Hier ist mein problem : Ich lade AlexNet GEWICHTE zu tun, Feinabstimmung, so dass ich geben Sie batch-Größe 50. So habe ich definiert : # Graph input x =

conv-neural-network input tensorflow

Tensor` Objekte sind nicht iterierbar, wenn eager execution ist nicht aktiviert. Zum Durchlaufen dieser tensor verwenden `tf.map_fn`

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Ich versuche, um meine eigene Verlust-Funktion: def custom_mse(y_true, y_pred): tmp = 10000000000 a = list(itertools.permutations(y_pred)) for i in range(0, len(a)): t = K.mean(K.square(a[i] - y_true), axis=-1) if t < tmp : tmp = t return tmp Schaffen

artificial-intelligence conv-neural-network keras neural-network python

Caffe | solver.prototxt Werte-Einstellung-Strategie

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Auf Caffe, ich bin versucht zu implementieren eine Vollständig Convolution-Netzwerk für die semantische Segmentierung. Ich Frage mich, gibt es eine bestimmte Strategie, um Ihre 'solver.prototxt' Werte für die folgenden hyper-Parameter: test_iter test_interval iter_size max_iter Kommt es auf

caffe conv-neural-network deep-learning machine-learning neural-network

TypeError: Cannot convert Type TensorType(float64, Vektor) (der Variable Subtensor{int64:int64:}.0) in Typ TensorType(float64, matrix)

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Ich bin mit theano und Ihren LeNet tutorial zu trainieren CNN mit dem dataset-Street-View-Google-Bilder. Lade ich das dataset: train_set_x, train_set_y, \ valid_set_x, valid_set_y, \ test_set_x, test_set_y = manager.get_grayscale_data_dim() Bekomme ich die Dimensionen gedruckt: self.train_data_dims (70000, 1024, 1)

conv-neural-network machine-learning matrix neural-network theano

Wie zu verwenden keras für binäre Klassifikation?

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Ich brauche einfaches Beispiel zur Verwendung von keras Modell. Es ist nicht klar, was für mich den Unterschied zwischen model.evaluate und model.predict. Ich möchte erstellen Sie ein Modell für die binäre Klassifikation. Können sagen, ich habe Bilder

conv-neural-network keras neural-network

TypeError: 'Tensor' - Objekt ist nicht aufrufbar

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Ich versuche, die Anzeige der Ausgabe von jeder Schicht der Windungen neuronalen Netzwerk. Das backend, die ich verwende, ist TensorFlow. Hier ist der code: import .... from keras import backend as K model = Sequential() model.add(Convolution2D(32, 3,

conv-neural-network keras machine-learning neural-network tensorflow

Wie verwenden Sie Keras LeakyReLU in Python?

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Ich versuche, zu produzieren, ein CNN mit Keras, und schrieb den folgenden code: batch_size = 64 epochs = 20 num_classes = 5 cnn_model = Sequential() cnn_model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='linear', input_shape=(380, 380, 1), padding='same')) cnn_model.add(Activation('relu')) cnn_model.add(MaxPooling2D((2, 2), padding='same'))

conv-neural-network keras machine-learning neural-network python

Rang mismatch: Rang der Etiketten (erhalten 2) sollte gleich Rang von logits minus 1 (empfangen, 2)

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Baue ich DNN um vorherzusagen, ob das Objekt in dem Bild vorhanden ist oder nicht. Mein Netz hat zwei verdeckte Schichten und die Letzte Schicht sieht wie folgt aus: # Output layer W_fc2 = weight_variable([2048, 1]) b_fc2

conv-neural-network image-processing neural-network python tensorflow

Was sind forward-und backward-Pässe in neuronalen Netzen?

2 Antworten

Was ist der Sinn des forward pass und backward pass in neuronalen Netzen? Jeder ist zu erwähnen, diese Ausdrücke beim sprechen über RÜCKFÜHRUNG und Epochen. Habe ich verstanden, dass vorwärts gehen und rückwärts-pass zusammen bilden eine Epoche.

backpropagation conv-neural-network neural-network

Mit Keras, wie kann ich die Eingabe eines X_train der Bilder (mehr als tausend Bilder)?

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Meine Anwendung ist Unfall-Vermeidung car systems using Machine Learning (Convolutional Neural Networks). Meine Bilder 200x100 JPG-Bilder und die Ausgabe ist ein array aus 4 Elementen: das Auto würde sich bewegen, Links, rechts, Stopp oder vorwärts bewegen. So

conv-neural-network keras machine-learning python tensorflow

Wie ist data-augmentation umgesetzt Tensorflow?

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Basiert auf der Tensorflow tutorial für ConvNet, einige Punkte sind nicht ohne weiteres erkennbar zu mir: sind die Bilder verzerrt eigentlich Hinzugefügt an den pool der original-Bilder? oder sind die verzerrten Bilder statt der Originale? wie viele

conv-neural-network machine-learning neural-network python tensorflow

Was ist der Zweck der ROI-Schicht in einem Schnellen R-CNN?

2 Antworten

In diese tutorial zu Objekt-Erkennung, die schnelle R-CNN erwähnt wird. Die ROI (region of interest) layer wird auch erwähnt. Was passiert ist, mathematisch gesehen, wenn die region Vorschläge erhalten Sie in der Größe verändert nach Letzte convolution-Schicht,

computer-vision conv-neural-network deep-learning object-detection

Vermeidung von overfitting in convolutional Schichten von CNN

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Ich bin mit TensorFlow um Zug ein Convolutional Neural Network (CNN) für einen Zeichen-Sprache-Anwendung. Die CNN hat zum klassifizieren von 27 verschiedenen labels, so überrascht es nicht, ein großes problem wurde die Adressierung von overfitting. Ich habe

conv-neural-network tensorflow

Wie funktioniert die unpooling und Dekonvolution Arbeit in DeConvNet

2 Antworten

Ich habe versucht zu verstehen, wie unpooling und deconvolution arbeitet in DeConvNets. Unpooling Während der unpooling Bühne, die Aktivierungen sind wieder die Standorte der maximale Aktivierung Auswahl, die Sinn macht, aber was ist mit den verbleibenden Aktivierungen?

conv-neural-network deep-learning image-processing machine-learning neural-network

Convolutional neural network Conv1d input Form

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Ich versuche zum erstellen einer CNN-Daten klassifizieren. Meine Daten X[N_data, N_features] Ich will ein neuronales Netz in der Lage zu klassifizieren. Mein problem ist bezüglich der Eingabe-Form eines Conv1D für die keras back-end. Ich wiederholen möchte einen

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Wie ausgeführt TensorFlow auf mehreren core und threads

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Sollte ich anfangen zu sagen, dass ich bin völlig neu auf jede Art von Parallelität/multithreading/multiprocessing-Programmierung. Nun habe ich die chance, meine TensorFlow CNN über 32 Kerne mit jeweils 2 hyperthreads). Ich habe viel Zeit damit verbracht, zu

conv-neural-network multithreading neural-network python tensorflow

Deaktivieren der dropout-für die Prüfung in Tensorflow?

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Ich bin ziemlich neu in Tensorflow und ML im Allgemeinen, so dass ich mich hiermit entschuldige mich für eine (wahrscheinlich) triviale Frage. Ich die dropout-Technik, um das lernen zu verbessern raten von meinem Netzwerk, und es scheint

conv-neural-network machine-learning neural-network python tensorflow

Warum rotation-invariant neuronale Netze sind nicht in Gewinner der beliebtesten Wettbewerbe?

3 Antworten

Bekannten, modernen beliebtesten CNN (convolutional neural network): VGG/ResNet (FasterRCNN), SSD, Yolo, Yolo v2, DenseBox, DetectNet - nicht drehen invariante: Sind moderne CNN (convolutional neural network) als DetectNet drehen invariant? Auch bekannt, dass es mehrere neuronale Netze mit

computer-vision conv-neural-network deep-learning machine-learning neural-network

Skala Ebene in Caffe

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Ich bin auf der Suche durch die Caffe prototxt für deep Rest-Netzwerke und habe bemerkt, das Aussehen eines "Scale" Schicht. layer { bottom: "res2b_branch2b" top: "res2b_branch2b" name: "scale2b_branch2b" type: "Scale" scale_param { bias_term: true } } Jedoch,

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So berechnen Sie die Anzahl der Parameter für convolutional neural network?

2 Antworten

Ich bin mit Lasagne zu erstellen, ein CNN für die MNIST Datensatz. Bin ich nach genau diesem Beispiel: Convolutional Neural Networks und Feature-Extraktion mit Python. Die CNN-Architektur habe ich im moment, das sind keine Aussteiger Schichten: NeuralNet(

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Was meinst du mit 1D, 2D und 3D Convolution in CNN?

1 Antworten

Kann bitte jemand klar erklären, den Unterschied zwischen 1D -, 2D-und 3D-Wellen in der CNN (Deep learning) mit Beispielen? InformationsquelleAutor der Frage xlax | 2017-03-19

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TensorFlow: Training auf meinem eigenen Bild

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Ich bin neu TensorFlow. Ich bin auf der Suche nach Hilfe auf das Bild Anerkennung wo kann ich Zug mein eigenes Bild dataset. Gibt es irgendein Beispiel für die Ausbildung des neuen Datensatzes? InformationsquelleAutor der Frage VICTOR

conv-neural-network python tensorflow tensorflow-datasets

Wie kann die CuDNN-Installation überprüft werden?

7 Antworten

Habe ich gesucht vielen Orten, aber ALLES was ich bekomme ist, WIE es zu installieren ist, nicht wie Sie überprüfen, ob es installiert ist. Kann ich feststellen, ob mein NVIDIA-Treiber ist installiert, und das CUDA installiert ist,

caffe computer-vision conv-neural-network cuda cudnn

Konvertieren von Keras-Modell in C ++

6 Antworten

Ich bin mit Keras (mit Theano) zu trainieren, meine CNN-Modell. Wer hat Ahnung, wie kann ich es in meiner C++ Anwendung? Hat jemand versucht etwas ähnliches? Ich habe die Idee zum schreiben von python-code, der generiert eine

c++conv-neural-network keras tensorflow theano

Wie kann man Keras das Training auf Basis des Verlustwertes stoppen?

3 Antworten

Momentan nutze ich folgenden code: callbacks = [ EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=2, verbose=0), ModelCheckpoint(kfold_weights_path, monitor='val_loss', save_best_only=True, verbose=0), ] model.fit(X_train.astype('float32'), Y_train, batch_size=batch_size, nb_epoch=nb_epoch, shuffle=True, verbose=1, validation_data=(X_valid, Y_valid), callbacks=callbacks) Sagt es Keras zum beenden des Trainings wenn der Verlust nicht verbessert,

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Tensorflow schreitet Argument

4 Antworten

Ich versuche zu verstehen, die Fortschritte argument in tf.nn.avg_pool, tf.nn.max_pool, tf.nn.conv2d. Den Dokumentation immer wieder sagt Fortschritte: Eine Liste von ints, Länge >= 4. Der Schritt von der Schiebefenster für jede dimension der Eingabe-tensor. Meine Fragen sind:

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Visualisierung der Ausgabe der Faltungsschicht im Tensorflow

4 Antworten

Ich versuche zu visualisieren, die Ausgabe eines convolutional layer in tensorflow mit der Funktion tf.image_summary. Ich benutze bereits erfolgreich in anderen Fällen (e. g. Visualisierung der Eingangs-Bild), haben aber einige Schwierigkeiten Neugestaltung der Ausgang hier richtig. Ich

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Keras binary_crossentropy vs categorical_crossentropy Leistung?

7 Antworten

Ich versuche zu trainieren, ein CNN zu kategorisieren text durch topic. Wenn ich binary_crossentropy bekomme ich ~80% acc, mit categorical_crossentrop bekomme ich ~50% acc. Ich verstehe nicht, warum das so ist. Es ist eine multiclass problem, heißt

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Keras frühes Stoppen

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Ich bin die Ausbildung neuronaler Netzwerk für mein Projekt mit Keras. Keras hat eine Funktion für die vorzeitige Beendigung. Darf ich wissen, welche Parameter beachtet werden sollten, um zu vermeiden, mein neuronales Netzwerk von überanpassung durch Verwendung

conv-neural-network keras python

Bestellung von Batch-Normalisierung und Dropout in TensorFlow?

2 Antworten

Bei der Verwendung von batch-Normalisierung und dropout im TensorFlow (speziell mit der contrib.Schichten) muss ich mir sorgen machen über die Reihenfolge? Scheint es möglich, dass wenn ich mit dropout-unmittelbar gefolgt von batch-Normalisierung könnte es ärger geben. Zum

conv-neural-network neural-network python tensorflow

Wie kann man NaN-Werte in TensorFlow debuggen?

7 Antworten

Ich lief TensorFlow und ich passieren, um etwas zu haben, woraus sich ein NaN. Ich würde gerne wissen, was es ist, aber ich weiß nicht, wie Sie dies tun. Das Hauptproblem ist, dass in einer "normalen" prozeduralen

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