conv-neural-network पर टैग किए गए जवाब

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बाइनरी_क्रोसेंट्रॉपी और श्रेणीबद्ध_क्रोसेंट्रोपी एक ही समस्या के लिए अलग-अलग प्रदर्शन क्यों देते हैं?
मैं विषय द्वारा पाठ को वर्गीकृत करने के लिए एक सीएनएन को प्रशिक्षित करने की कोशिश कर रहा हूं। जब मैं बाइनरी क्रॉस-एंट्रोपी का उपयोग करता हूं तो मुझे ~ 80% सटीकता मिलती है, श्रेणीगत क्रॉस-एंट्रोपी के साथ मुझे ~ 50% सटीकता प्राप्त होती है। मुझे समझ नहीं आता कि …

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CuDNN स्थापना को कैसे सत्यापित करें?
मैंने कई स्थानों पर खोज की है लेकिन सभी को मैं इसे कैसे स्थापित करूं, यह कैसे सत्यापित किया जाए कि यह स्थापित है। मैं सत्यापित कर सकता हूं कि मेरा NVIDIA ड्राइवर स्थापित है, और वह CUDA स्थापित है, लेकिन मुझे नहीं पता कि CuDNN को कैसे सत्यापित किया …

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जटिल तंत्रिका नेटवर्क में 1 डी, 2 डी और 3 डी दृढ़ संकल्प की सहज समझ
क्या कोई कृपया स्पष्ट रूप से उदाहरणों के उपयोग के साथ 1 डी, 2 डी और 3 डी दृढ़ संकल्पों के बीच अंतर को समझा सकता है?

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बैच के सामान्यीकरण और ड्रॉपआउट का आदेश?
विशेष रूप से TensorFlow कार्यान्वयन के संबंध में मूल प्रश्न था। हालांकि, उत्तर सामान्य रूप से कार्यान्वयन के लिए हैं। यह सामान्य उत्तर TensorFlow के लिए सही उत्तर भी है। TensorFlow (विशेष रूप से contrib.layers का उपयोग करके) में बैच के सामान्यीकरण और ड्रॉपआउट का उपयोग करते समय क्या मुझे …

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Tensorflow Strides Argument
मैं स्ट्राइड को समझने की कोशिश कर रहा हूं tf.nn.avg_pool, tf.nn.max_pool, tf.nn.conv2d में तर्क। प्रलेखन बार-बार कहते हैं strides: एक किलों की एक सूची जिसमें लंबाई है = = 4. इनपुट टेंसर के प्रत्येक आयाम के लिए स्लाइडिंग विंडो की स्ट्राइड। मेरे प्रश्न हैं: 4+ पूर्णांक में से प्रत्येक क्या …

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शुरुआती रोक के लिए कौन से मापदंडों का उपयोग किया जाना चाहिए?
मैं अपने प्रोजेक्ट के लिए केरस का उपयोग करके एक तंत्रिका नेटवर्क का प्रशिक्षण दे रहा हूं केरस ने शुरुआती रोक के लिए एक समारोह प्रदान किया है। क्या मुझे पता है कि मेरे तंत्रिका नेटवर्क को जल्दी रोकने का उपयोग करके ओवरफिटिंग से बचने के लिए कौन से मापदंडों …

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हार के मूल्य के आधार पर केरस को प्रशिक्षण कैसे रोकें?
वर्तमान में मैं निम्नलिखित कोड का उपयोग करता हूं: 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) यह बताता है कि जब प्रशिक्षण में 2 युगों तक सुधार नहीं हुआ तो केर को रोकना पड़ा। लेकिन मैं कुछ …
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