deep-learning

3зной

1ответ

Keras 3D Convolution: ошибка при проверке ввода модели: ожидается, что covolution3d_input_1 имеет 5 измерений, но получил форму массива (1, 90, 100, 100)

Целью системы является классификация видеовхода, по которому было произнесено слово. Каждый образец представляет собой набор из 90, 100x100, оттенков серого (1-цветный кадр канала с размером (1, 90, 1

python machine-learning neural-network deep-learning keras 2017-02-03

---

3зной

1ответ

Глубокое обучение распознаванию лиц на мобильном устройстве

Я хочу создать мобильное приложение для обнаружения лиц, и я хочу сделать это с помощью регулярного Deep Learning (сверточной сети). Я буду обучать его с помощью своего компьютера и использовать подго

mobile machine-learning neural-network computer-vision deep-learning 2017-02-04

---

5зной

1ответ

Как проверить вес после каждого эпоса в модели Keras

Я использую последовательную модель в Keras. Я бы хотел проверить вес модели после каждой эпохи. Не могли бы вы посоветовать мне, как это сделать. model = Sequential() model.add(Embedding(max_feature

neural-network deep-learning keras keras-layer 2017-02-04

---

0зной

2ответ

Seq2Seq в CNTK: Run Time Error Функция только поддерживает 2 оси динамической

Я пытаюсь реализовать модель базового вариант перевода, где вход и выход предложение на разных языках в CNTK использования LSTMs. Для достижения этой цели я создаю модель следующим образом: def create

deep-learning lstm cntk 2017-02-04

---

1зной

2ответ

Отказоустойчивость улучшает модели даже при доступе к бесконечным данным?

Насколько хорошо поняты руководящие принципы, когда следует использовать исключение или просто получить больше данных? Я раньше понимал, что, учитывая достаточные данные, не хотелось бы использовать в

tensorflow deep-learning lstm reinforcement-learning 2017-02-04

---

2зной

1ответ

двухэтапного обучения для различных зависимых графиков в tensorflow

Я пытаюсь выполнить две задачи (А и В), которые имеют входы inp_A и inp_B и соответствующие выходы out_A, out_B. Задача A должна быть достигнута сначала графиком g_A. После завершения задачи A я хочу

python tensorflow deep-learning 2017-02-04

---

0зной

1ответ

Машинное обучение: лучше ли переучивать модель, если потеря застаивается при высокой стоимости?

Смысл сказать, что если во время обучения вы установили слишком высокий уровень обучения, и, к сожалению, вы достигли локального минимума, где значение слишком велико, хорошо ли переучиваться с более

machine-learning computer-vision deep-learning 2017-02-05

---