convolution

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    CNN準確性增加太快 - tensorflow

    我已經在tensorflow中建立了CNN，用於在人與非人之間進行分類。我有相同數量的負面和正面訓練數據，我隨機化了訓練集中的圖像，並且也使用網絡中的丟失。問題是，在訓練過程中，經過100步後，小批量精度爲40％，在200步時已達85％。爲什麼它增長如此之快？
    tensorflow neural-network deep-learning conv-neural-network convolution 2017-06-02

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    使用CUDA與索貝爾濾波器進行卷積

    所以我在CUDA中實現了（或者至少試過）Sobel濾波器，我的代碼如下。當我執行這個文件時，我得到一個正確的Sobel過濾圖像的一半，另一半是黑色的。我無法上傳圖片，因爲它們的格式爲.pgm。因此，代碼所執行的操作是以.pgm格式的灰度圖像讀取的，並使用共享內存概念將Sobel濾鏡遮罩與其進行卷積。我用一個1024×1024的圖像作爲輸入，它返回一個Sobel濾波圖像，其邊緣有一半水平切割，因此它
    cuda convolution sobel 2017-06-03

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    可視化每個CNN圖層的學習過濾器

    任何人請告訴我如何可視化每個CNN圖層的學習過濾器？ 以下答案告訴我如何僅將第一個CNN圖層的學習過濾器可視化，但不能看見其他CNN圖層。 1）你可以恢復過濾器，並使用Matlab的函數顯示它們爲圖像。例如從http://www.vlfeat.org/matconvnet/pretrained/加載預訓練後的淨額： imshow(net.layers{1}.filters(:, :, 3, 1),
    computer-vision deep-learning conv-neural-network convolution matconvnet 2017-06-07

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    TensorFlow卷積碼優化

    我使用TensorFLow的C++版本和已經建立「TensorFlow爲Android」成功使用以下命令 「巴澤勒建立-c選擇// tensorflow /示例/機器人：tensorflow_demo」作爲https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/android#bazel 描述 我試圖優化卷積
    tensorflow convolution 2017-06-08

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    無法訪問TensorFlow Adam優化程序名稱空間

    我正在嘗試瞭解GAN，並正在通過the example here進行工作。 下面使用ADAM優化的代碼給我 "ValueError: Variable d_w1/Adam/ does not exist, or was not created with tf.get_variable(). Did you mean to set reuse=None in VarScope?" 我使用TF 1.1
    machine-learning tensorflow convolution 2017-06-08

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    Tensorflow GPU /多GPU如何分配內存？

    我有兩個問題： （1）當只使用一個GPU時，Tensorflow如何分配GPU內存？我有這樣的（全球使用GPU）卷積2D的實現： def _conv(self, name, x, filter_size, in_filters, out_filters, strides): with tf.variable_scope(name): n = filter_size * fil
    python tensorflow convolution multi-gpu 2017-06-12

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    將卷積圖層和LSTM圖層與可變長度序列相結合

    我試圖將Conv2D圖層與圖像上的LSTM圖層相結合。 問題在於Conv2D圖層需要輸入包括通道數量的4D張量，而我的LSTM網絡需要3D張量。 問題是我使用bucketing，所以我的輸入沒有預定義的時間步數。我想這樣做： input_data = Input(shape=[None, nb_features, 1]) cnn1 = Conv2D(nb_filters, kernel_size
    machine-learning keras convolution lstm 2017-06-12

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    卷積神經網絡中的不平衡類

    我有一個分類問題，其中感興趣的類只有數據集的7％，整個人口大約有1200個觀察值。 據我所知，來自Keras的ImageDataGenerator有助於增加數據以在訓練模型之前增加觀察次數，但是是否可以只增加一個類，如增加噪聲，模糊或僅對少數類進行變換？
    python machine-learning computer-vision keras convolution 2017-06-12

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    批處理大小如何影響神經網絡中的時間執行？

    我使用CNN（卷積神經網絡）模型來訓練cifar10。 我試圖在每次執行時更改批量大小以查看其對時間的影響 我的結論是：批量越大，模型執行的時間就越多。 這個問題似乎符合邏輯，因爲在我們應用BP算法每一批的結束，具有較大批量大小意味着我們施加較小梯度下降所以邏輯上，我們應該有較少的執行時間。 我發現相反。你們覺得怎麼樣 ！ 感謝 這裏是我的會話代碼： with tf.Session() as s
    python machine-learning deep-learning convolution 2017-06-12

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    在發生器網絡的輸出層中使用Tanh（）

    我正在研究生成敵對網絡。最近，在閱讀Radford等人的論文的同時， here，我發現他們的發電機網絡的輸出層使用Tanh（）。 Tanh（）的範圍是（-1,1），但是，雙精度格式的圖像的像素值位於[0，1]。有人可以解釋爲什麼Tanh（）用於輸出層，以及發生器如何生成具有適當像素值的圖像？
    machine-learning computer-vision deep-learning convolution 2017-06-13
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