Я использую ниже код, чтобы называть обученный caffemodel для прогнозирования значений. К сожалению, результаты не являются изменением, когда я изменяю данные Факторов. Может кто-то помочь мне std::st
У меня есть fully connected layer с слоем SoftmaxWithLoss. Я пытаюсь получить данные в форме 3D, а не 1D. Мое входное ground_truth изображения 3x128x128 и мои последние слои выглядят следующим образом
Что касается семантической сегментации, мне кажется, что существует множество способов окончательной маркировки по пикселям, например softmax, сигмоид, логистическая регрессия или другие классические
Я использую Keras w/Tensorflow backend для обучения NN. Я использую train_on_batch для обучения, которое возвращает потерю по данной партии. Как получить классификацию результатов в этой партии? (Я хо