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Super alto costo Tensorflow

Estoy tratando de hacer una predicción de precios en un conjunto de datos de Kaggle con Tensorflow. Mi neural network está aprendiendo, pero mi función de costo es realmente alta y mis predicciones están lejos de la salida real. Intenté cambiar mi red agregando o eliminando algunas capas, neuronas y funciones de activación. Intenté mucho […]

Funcional API Keras solución alternativa para predict_classes ()

Por favor, consulte aquí para mi pregunta anterior para obtener información de fondo. Según la respuesta sugerida por Nassim Ben . Entrené el modelo de architecture de dos vías utilizando la API funcional. Ahora me siento atascado ya que necesito predecir la clase de cada píxel. Aquí está el código para el mismo: imgs = […]

batch_size = x.shape AttributeError: el objeto ‘tupla’ no tiene atributo ‘forma’

¿Este código combina imagen y máscara para la detección de imagen? ¿Cómo puedo corregir ese error? batch_size = x.shape [0] AttributeError: el objeto ‘tupla’ no tiene atributo ‘forma’ Este es el código utilizado para la formación: train_datagen = ImageDataGenerator( rescale=1. / 255, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True) train_datagen_1 = ImageDataGenerator( rescale=1. / 255, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True) train_generator […]

¿Cómo puedo aplicar la rotación a la imagen en Keras sin usar model.fit_generator?

Estoy trabajando en un problema de clasificación de píxeles de imagen utilizando redes neuronales de convolución. El tamaño de mis images entrenamiento es 128x128x3 y el tamaño de la mask etiqueta es 128×128 Hago entrenamiento en Keras de la siguiente manera: Xtrain, Xvalid, ytrain, yvalid = train_test_split(images, masks,test_size=0.3, random_state=567) model.fit(Xtrain, ytrain, batch_size=32, epochs=20, verbose=1, shuffle=True, […]

¿Por qué es posible tener una pérdida baja, pero también una precisión muy baja, en una neural network convolucional?

Soy nuevo en el aprendizaje automático y actualmente estoy tratando de entrenar una neural network convolucional con 3 capas convolucionales y 1 capa completamente conectada. Estoy usando una probabilidad de deserción del 25% y una tasa de aprendizaje de 0.0001. Tengo 6000 imágenes de entrenamiento 150×200 y 13 clases de salida. Estoy usando tensorflow. Estoy […]

¿Cuál es el inicializador de variable predeterminado en Tensorflow?

¿Cuál es el método predeterminado de inicialización de variables cuando se llama a tf.get_variable() sin ninguna especificación para el inicializador? Los docs solo dicen ‘ninguno’.

TensorFlow: obteniendo todos los estados de un RNN

¿Cómo se obtienen todos los estados ocultos de tf.nn.rnn() o tf.nn.dynamic_rnn() en TensorFlow? La API solo me da el estado final. La primera alternativa sería escribir un bucle al crear un modelo que funcione directamente en RNNCell. Sin embargo, la cantidad de pasos de tiempo no es fija para mí y depende del lote entrante. […]

¿Diferencia entre tensor.permute y tensor.view en PyTorch?

¿Cuál es la diferencia entre tensor.permute() y tensor.view() ? Parecen hacer lo mismo.

¿Cómo calcula Keras la precisión de la validación y la precisión del entrenamiento?

Me gustaría saber cómo Keras calcula la validación y las precisiones de entrenamiento para los problemas de clasificación de clases múltiples (es decir, la función utilizada). Configuré la comstackción de mi modelo de la siguiente manera: model.compile(optimizer=Adam(lr=0.001), loss=’categorical_crossentropy’, metrics=[‘accuracy’]) Pero estoy tratando de entender cómo se calcula la precisión de validación y la precisión del […]

¿Cómo implementar la segmentación semántica multiclase?

Soy capaz de entrenar una red U con imágenes etiquetadas que tienen una clasificación binaria. Pero me resulta difícil descubrir cómo configurar las capas finales en Keras / Theano para la clasificación de varias clases (4 clases). Tengo 634 imágenes y 634 máscaras correspondientes que son unit8 y 64 x 64 píxeles. Mis máscaras, en […]