为图像检索任务降低模型全连接层的维度
是一种常见的优化方法，可以有效减少模型的计算和存储开销，提高图像检索的效率和性能。降低模型全连接层的维度可以通过以下几种方式实现：
- 特征降维：通过使用降维算法，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等，将高维特征向量映射到低维空间。这样可以保留主要的特征信息，同时减少特征向量的维度。在图像检索任务中，可以使用这种方法将图像特征向量降维，以减少计算和存储开销。
- 稀疏编码：稀疏编码是一种将高维数据表示为稀疏线性组合的方法。通过对特征向量进行稀疏编码，可以将其维度降低到较低的维度。在图像检索任务中，可以使用稀疏编码方法对图像特征进行降维，以减少计算和存储开销。
- 量化：量化是一种将连续的特征向量映射到离散的码本中的方法。通过将特征向量量化为码本索引，可以将其维度降低到码本的维度。在图像检索任务中，可以使用量化方法将图像特征向量降维，以减少计算和存储开销。
降低模型全连接层的维度可以带来以下优势：
- 减少计算和存储开销：降低模型全连接层的维度可以减少模型的参数数量和计算量，从而提高图像检索的速度和效率。同时，降低维度还可以减少模型的存储空间需求，降低模型的内存占用。
- 提高模型的泛化能力：降低模型全连接层的维度可以减少模型的过拟合风险，提高模型的泛化能力。较低维度的特征向量更具有一般性，可以更好地适应不同的图像检索任务。
- 加速图像检索过程：降低模型全连接层的维度可以减少图像检索的计算复杂度，加速图像检索的过程。特别是在大规模图像数据库中进行检索时，降低维度可以显著提高检索的速度和效率。
在腾讯云的产品中，可以使用以下相关产品来支持图像检索任务降低模型全连接层的维度：
- 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tensorflow）：提供了丰富的机器学习工具和算法，可以用于特征降维、稀疏编码和量化等操作。
- 腾讯云图像处理（https://cloud.tencent.com/product/ci）：提供了图像处理和分析的服务，可以用于图像特征提取和降维。
- 腾讯云人工智能开放平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）：提供了各种人工智能相关的服务和工具，可以用于图像检索任务中的特征降维和模型优化。
请注意，以上仅为腾讯云相关产品的示例，其他云计算品牌商也提供类似的产品和服务，可以根据具体需求选择适合的产品和工具。
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我正在尝试训练一个神经网络，它应该返回一个具有90x90图像作为输入的单像素图像。Dataset由numpy数组中的1000个RGB图像组成，因此形状为( 1000，90，90，3)作为输入，目标输出包含由每个图像中最亮的像素生成的1000个RGB图像，因此形状为(1000，1，1，3)。 模型的拟合似乎工作得很好，具有合理的损失值，但当我运行预测时，我得到了90x90图像的输出。 我尝试了不同类型的模型，使用Conv2D层，密集层，MaxPooling2D，并以不同的方式和不同的参数混合它们，但我无法得到1x1的输出。 编辑我尝试了BestDogeStackoverflow建议的方法，我认
浏览 14提问于2021-08-03得票数 0
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如何使用元信息丰富卷积神经网络？
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我非常想了解如何用提供的元信息来丰富CNN。据我所知，CNN“只是”查看图像并将其分类为对象，而不查看可能存在的元参数，如时间、天气条件等。
更准确地说，我在后端使用了一个带有tensorflow的keras CNN。我有典型的Conv2D和MaxPooling层，并且在管道的末尾有一个完全连接的模型。它工作得很好，给了我一个很好的准确性。但是，我确实有每个尚未使用的图像(用于拍摄图像的相机的制造商)的额外元信息。
将这些元信息合并到模型中的推荐方法是什么？我自己还想不出一个好的解决方案。
谢谢你的帮助！
浏览 1提问于2017-12-15得票数 4
我正在使用VGG16训练神经网络来识别3个类别，但我没有任何固定的图像大小(对于m x n，m，n<300的图像，我所知道的就是这些)。所以我将输入层的input_shape设置为(None, None, 3)。问题是如何从3个维度(行、列、通道)下降到一个维度
浏览 5提问于2018-06-06得票数 0
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我正在做一个图像检索任务(不涉及人脸)，其中一件事是在CNN模型中换出softmax层，并使用分类器。为此，我对模型进行了微调，然后在完全连接层提取了特征。我现在有大约3000张图片。完全连接的层提供了4096个暗淡的向量。所以我的最后一个向量是一个3000x4096的向量，大约有700个类(每个类都有2+图像)。我相信这是一个非常大的维度大小，LMNN算法将永远花费(它确实花费了永远)。如何减少维度？我尝试了PCA，但这并没有太多地压缩尺寸(降到3000x3000)。我认为256/512/1024维度向量应该能够有所帮助。如果我要添加另一个层来减少维度，比如说一个新的完全连接的层，我是否必须
浏览 17提问于2017-01-23得票数 0
1回答
我试图传递和连接一个层的输出到另一个层在CNN中，如下图所示。30x30x512层在整形后与15x15x1024连接。
请注意，两个不同的模型和合并他们不是我正在寻找的解决方案。我想知道我如何可以使用相同的模型来合并上述的层。
提前感谢您的建议。
浏览 4提问于2017-07-19得票数 3
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使用keras和tensorflow后端
只使用CPU，内存128 use
输入数据具有形状(45,1024,1024)
该模型只有一个卷积，一个(2,2)最大池。
1024 *1024完全连接。
我收到了一条错误消息：
无效参数:形状4194304 1048576太大(超过1099511627776项)
请注意：
4194304 = 2048 * 2048
1048576 = 1024 * 1024
角星是如何计算这个形状的？为什么它太大了？
浏览 0提问于2016-12-20得票数 2
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我想使用预先训练好的Xception模型提取1000个图像特征。但xception模型最后一层(Avg_pool)提供了2048个功能。我可以在没有额外训练的情况下减少最终输出特征数吗？我想要在softmax之前的图像特征，而不是预测结果。 base_model = xception.Xception(include_top=True, weights='imagenet')
base_model.summary()
self.model = Model(inputs = base_model.input, outputs=base_model.get_layer(&
浏览 5提问于2019-01-29得票数 0
我已经训练了一个快速的in模型来使用caffe来检测图像中的人脸。我现在的模型大小是530MB。我想减小我的模型的尺寸，所以我遇到了宋涵的。
我已经使用Pycaffe在我的模型中用0更新了不太重要的权重。现在模型的大小没有减小，如何从经过训练的咖啡因模型中删除那些无关紧要的连接，从而减小模型的大小？
浏览 1提问于2016-11-03得票数 3
谁能告诉我在include_top=中定义模型时keras是什么意思？
我在Keras文档中读到了这一行的含义。上面写着include_top:是否将全连接层包含在网络的顶部。
我仍然在寻找这行代码的直观解释。
ResNet50(include_top=True)
谢谢!
浏览 3提问于2017-09-04得票数 20
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我想用CT灰度图像训练一个模型，就像这样：
对于某些类别的疾病，我的训练集是有限的，例如，2,000个阳性和98,000个阴性。
我正在考虑使用迁移学习来避免过度拟合并提高我的模型的有效性，但我也意识到我应该对模型进行微调，因为我向模型提供的图像类型与我将使用的Inception模型训练的图像类型非常不同。
我的问题是，我不确定我应该保留多少层，以及多少层是可训练的。
然后，我想使用跳过连接来应用随机深度，让网络了解真正需要多少层。
因此，我正在考虑实现以下架构。
也就是说，我将在Keras (Tensorflow 2.0)附带的预训练初始模型的各层之间添加跳过连接。
我欢
浏览 1提问于2019-10-07得票数 1
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排除对位置敏感的散列故障
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我正在使用，一个深度神经网络，为基于图像的检索生成图像特征。我使用的特定网络生成一个4096维的特征。
我正在使用从这些特性中生成哈希桶。当我对所有可用的特征进行比较时，根据欧几里德距离对图像进行排序，我发现这些特征很好地代表了图像的相似性。然而，当我使用LSHash时，我发现类似的特性很少出现在同一个桶中。
源要素是否太大而不能与LSH一起使用？在尝试对图像特征进行哈希处理之前，是否有其他方法可以降低图像特征的维度？
浏览 2提问于2015-07-21得票数 1
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我读了很多说明两件事的教程。
“用卷积层替换完全连接的层，将它们转换成完全卷积的网络，该网络接受任意大小的输入和输出分类图。”。
传统的CNN不能做到这一点，因为它有一个完全连接的层，它的形状是由输入图像大小决定的。
基于这些陈述，我的问题如下？
每当我做了一个FCN，我只能让它工作在一个固定维度的输入图像，用于培训和测试。但是在论文的摘要中，他们指出：“我们的关键洞察力是建立”完全卷积“的网络，它接受任意大小的输入，并通过有效的推理和学习产生相应大小的输出。”
输入图像大小是如何确定完全连接层的？我试着上网看，但没有找到直接的答案。
浏览 0提问于2019-08-02得票数 0
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为了更好地理解它们，我学习了一门关于神经网络的快速课程，现在我正在R中为自己尝试它们，我正在跟踪Keras的文档。
--我理解正在发生的事情：
我们输入一系列图像，并根据这些像素中像素和颜色的排列，将这些图像转换为数字矩阵。然后我们根据分类(0到9)建立一个神经网络模型来了解这些安排的模式。然后，我们使用模型来预测图像属于哪个类。老实说，我并不完全确定y_train和x_train是什么。我只是把它看作一个训练和一个验证集，所以我不知道x和y之间有什么区别。
我的问题：
我遵循了T的步骤，模型运行得很好，预测就像文档中所做的那样。最终，预测结果是这样的：
我认为这意味着x_test中的观
浏览 3提问于2020-02-09得票数 0
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我正在尝试为我自己的数据使用预先训练好的模型，它的形状是(64,256,2)，并且我能够像这样改变VGG16和ResNet50的输入形状： base_model = keras.applications.vgg16.VGG16(input_shape=(32,128,2), include_top=False, weights=None) 然而，同样的方法并不适用于初始v3和Xception。我得到的错误是： model = keras.applications.inception_v3.InceptionV3(input_shape=(64, 256, 2), weights=None,
浏览 45提问于2020-04-10得票数 0
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我有一个预训练的图像模型，它有4个标签，在新模型中，我希望有四个标签中的两个，并且需要再添加一个新标签。我有大约100个数据集可用于训练新标签的模型，并将使用这两个现有标签的预训练模型中的现有知识。有没有一种方法可以基于预先训练的模型用100个数据集来训练这个新模型？谢谢
浏览 1提问于2020-01-11得票数 0
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我正在训练一个卷积神经网络来分类雾条件下的图像(3类)。然而，对于大约150.000张图像，我还提供了四个气象变量，它们可能有助于预测图像的类别。我想知道如何将气象变量(如温度、风速)添加到现有的CNN结构中，以便有助于分类。
我已经想到的一种方法是在CNN旁边创建另一个(小的)前馈神经网络，然后将CNN层的输出和非图像神经网络的隐藏层在密集层相互连接。
我能想到的第二种方法就是将这些特征与致密层联系起来。然而，在这种情况下，非图像变量(我认为)只能进行线性预测。
是否有其他(更好的)方法可以将非图像特征包括在模型中？考虑到我拥有的数据量，什么是最好的方法？
我的另一个问题是，是否应该解冻卷积
浏览 0提问于2018-05-08得票数 23
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我正在构建一个用于3D图像分割的keras UNET模型。 图像形状240, 240, 150 输入形状为240, 240, 150, 4, 335 >>训练数据 输出形状应为240, 240, 150, 335 >>训练标注 我使用Conv3D、MaxPooling3D、Conv3DTranspose和连接层来构建模型 在进行上采样的模型构建过程中，我遇到了这个错误。 ValueError: Negative dimension size caused by subtracting 2 from 1 for 'max_pooling3d_3/MaxPool3
浏览 30提问于2020-06-18得票数 0
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CNN中的维度混淆
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上面用Matlab的深度学习工具箱生成的图片显示了为一个玩具示例创建的CNN的结构。输入图像的大小为25*20*7，滤波器的数目为15个大小的5*5，填充为same。第一个卷积conv1的输出是25*20*15，它进入最大池1的大小为2*2的操作，具有大步1和填充same。
根据我的理解，my池的作用是执行维度约简。但是，在我的代码中，由于填充设置为same，所以我理解最大池的输出将保留其输入的空间维度，即25*20*15。这就是为什么maxpooling1的输出和its池的其余部分与其输入具有相同的维度，其余层中的维度没有变化。例如，the池的输出应该是：(25 - 2 +2*1/1)
浏览 4提问于2021-02-07得票数 1
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我想使用一个模型来对八类图像进行分类。我认为在递归层之前使用卷积层可以解决我的问题。但是，使用紧跟在卷积或密集层之后的递归层存在一个问题，导致tensorflow给出以下错误。 Input 0 is incompatible with layer simple_rnn_1: expected ndim=3, found ndim=2 我在Lambda层中使用Tensorflow expand_dims()函数来解决这个问题。它看起来工作正常，但是，我想确定我的模型工作正常。尽管看了相关文档，我还是不能理解expand_dims()是如何使模型工作的。 from keras.models im
浏览 19提问于2019-04-15得票数 1
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说到CNN，我是个新手，所以请尽可能纠正我！ 我一直在尝试使用MNIST数据集进行数字分类。我决定更进一步，将我自己的手写数字传递到模型的预测方法中。我知道MaxPooling2D层只允许固定的输入分辨率，所以经过一些研究，我使用了GlobalMaxPooling2D。这解决了输入图像分辨率可变的问题。我现在面临的问题是，predict方法可以准确地预测来自MNIST数据集的测试集的图像，但无法预测我自己的手写数字。这是我的模型： model=Sequential()
model.add(Conv2D(128,(5,5),input_shape=(None,None,1), data_for
浏览 48提问于2020-11-06得票数 0
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我试图建立一个垃圾邮件分类模型使用tf2.0和Keras的一个项目。它必须是非常好的模型，我想提高模型的准确性。垃圾邮件图片可以是世界上的任何图片，除了手写的问题或者像或这样的问题的图片。我有几乎300000张每个类别的图像，所以我想从随机权重重新训练模型，因为问题图像没有包含在imagenet数据中，而且我有足够的数据。imagenet 请建议我是否应该使用权数而不是。我想提高我的模型的性能。我有一个这样的模型：
res_net = ResNet50(include_top=False,weights=None,input_shape=(224,224,3)) # will try VGG
浏览 3提问于2020-07-13得票数 0
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我正在做一个项目，在那里我必须训练一个LSTM神经网络来产生音乐。第一步当然是训练它。我使用Theano之上的Keras完成这项任务，使用music21从MIDI文件中提取特征。到目前为止，我从MIDI文件中提取的数据格式如下：
[69，-7，1，0.75，62，-1，0.25 .]
以下是我从文件中获取的四个特性。然后，将它们放置在一个具有形状的3D numpy数组中-(按顺序排列的注释数，1(每个样本的时间步骤)，4(特性))。我创建另一个数组，每个时间步骤的预期输出是下一个时间步骤中的数据。我构建了以下模型：http://pastebin.com/AHCJj1wa
问题是，当它开始训练模
浏览 0提问于2016-03-04得票数 6
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谢谢你看我的问题。我试着根据一些预先训练过的模型进行图像分类，这些图像应该被分类为40类。我想使用VGG和Xception预训练模型将每幅图像转换成两个1000维向量，并将它们叠加到1*2000维向量作为我网络的输入，网络有一个40维的输出。网络有两个隐层，一个有1024个神经元，另一个有512个神经元。
结构:图像-> vgg(1*1000维)，xception(1*1000维) -> (1*2000维)作为输入-> 1024神经元-> 512神经元-> 40维输出->软件。
然而，使用这种结构，我只能达到大约30%的准确性。因此，我的问题是，如何优化我的
浏览 1提问于2017-09-16得票数 5
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第四层张量如何让卷积消耗？
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我试图在tensorflow模型中添加预处理层，但无法正确地使用tf.keras.layers.Reshape。
我有一些以前的预处理层，这些图层会给TensorShape([50, 50, 3])形状的tensorflow张量带来一幅numpy图像。
我试图将这些预处理层连接到模型的第一层是一个卷积层，它需要一个四维的输入。当我调用维数Tensorshape([50,50,3])张量上的模型时，有三个维度，我得到了错误：
Input 0 of layer "Conv1" is incompatible with the layer: expected min_ndim=4,
浏览 24提问于2022-09-20得票数 1
2回答
我想训练Inceptionv3模型，在那里我试图给一个单一的图像3不同的视图，并训练它。
使用案例：
我想预测一下鞋的类型。在这个问题中，通常会有很多信息呈现不同的视图，所以只想尝试这种方法。
浏览 0提问于2019-01-24得票数 0
下面是创建模型然后将其保存到本地目录的代码。在这里，所有的图像都放在本地标签文件夹中。现在我想在不同的标签文件夹中添加更多的图像，并将它们包含到这个模型中。因此，总的来说，我希望增加新标签，而不是从头开始重新训练模型 from keras.layers import Conv2D, Activation, MaxPooling2D, Flatten, Dense
from keras.models import Sequential
from keras.optimizers import Adam
def readTestData(testDir):
data = []
filename
浏览 10提问于2019-05-04得票数 1
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我正在训练一个模型，特征形状是3751,4，我想使用Tensorflow中内置的重塑和层密度函数来使输出标签具有形状1,6。
训练集和测试集非常相似，唯一的区别是测试数据集的批次少于训练集。
现在，我的模型中有两个隐藏层，它们的作用类似于：
input_layer = tf.reshape(features["x"], [1,-1])
first_hidden_layer = tf.layers.dense(input_layer, 4, activation=tf.nn.relu)
second_hidden_layer = tf.layers.dense(first_hid
浏览 1提问于2018-05-24得票数 0
在instructions included in the model之后，将--training_crop_size设置为比训练图像的大小小得多的值。例如： python deeplab/train.py \
--logtostderr \
--training_number_of_steps=90000 \
--train_split="train" \
--model_variant="xception_65" \
--atrous_rates=6 \
--atrous_rates=12 \
--a
浏览 143提问于2019-05-12得票数 6
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我正在尝试使用pytorch构建一个暹罗神经网络，其中我输入BERT单词嵌入，并试图找出两个句子是否相似(想象重复的帖子匹配，产品匹配等)。这是一个模型： class SiameseNetwork(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(SiameseNetwork, self).__init__()
self.brothers = torch.nn.Sequential(
torch.nn.Linear(512 * 768, 512),
torch.nn.
浏览 12提问于2021-03-18得票数 0
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1回答
我训练了一个模型，它包含几个层次，而不是model.layers集中的每一层
layer.trainable = False
我在这个模型中添加了几个层，称为
model.compile(...)
并对这种新模型进行了几个时期的训练，其中部分层被冻结。
后来，我决定解冻层，然后运行。
for layer in model.layers:
layer.trainable = True
model.compile(...)
当我开始学习模型的解冻层，我得到的损失函数值非常高，即使我只是想继续训练，从以前学到的重量。我还检查过，在model.compile(...)模型仍然很好的预测(而不是重
浏览 0提问于2018-04-26得票数 0
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我有一个使用3个传感器进行活动识别的CNN。全部在Tensorflow中
现在我想用LSTM层替换完全连接的层。但我不知道如何实现它。如果我有来自最后一个卷积层的平坦输出，如何将其提供给LSTM层？如何应用dropout？
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_steps, n_input])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_classes])
但是我从最后一层得到的展平输出只有2d (-1，N)。n_steps是时间步数，对吗？我应该重塑我的扁平化输出吗？我应该如何重塑它？那么，我是否应该再次将展平的
浏览 3提问于2017-06-18得票数 0
我正在编写一个使用从Cardano区块链下载资产的Swift iOS应用程序。资产的图像采用ipfs://QmSJPFVN...格式，可以通过在CloudFlare URL中使用URI来检索，如下面的https://cloudflare-ipfs.com/ipfs/QmSJPFVN...所示。
我的问题是，我试图获取和显示的大多数图像都是巨大的，这严重减慢了我的UI。是否有可以添加到URL的参数，以指定要获取的较小图像大小？我到处寻找解决方案，但没有找到任何解决方案。
浏览 6提问于2021-11-02得票数 0
我有一个图像分割任务，其中输入图像形状为(140，85，95，4)，输出标签形状为(140，85，95)。以下是我的模型：
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Conv2DTranspose, Input, Rescaling
num_classes = 4
my_model = tf.keras.Sequential([
Input(shape = (85, 95, 4), name = 'image'),
Rescaling(scale = 1./255),
Conv2D(filters = 64, kernel_s
浏览 0提问于2021-12-23得票数 0
3回答
我给出了1000个类的图像数据集，每个类都有100个图像。现在我的要求是训练一个以图像为输入的模型，它应该回答图像是否存在，没有必要指定它是哪一类的。它只需要说是或不是。
我想在最后一层使用带有乙状体函数的CNN，但不能连接这些点。
浏览 0提问于2020-04-01得票数 0
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目前正在学习和阅读变压器模型，我发现在预培训阶段，BERT模型是通过MLM和NSP在一个大型语料库上进行训练的。但是在整理过程中，例如试图根据另一文本对情感进行分类时，所有的BERT参数(110M+参数+最终分类层)都是更新的，还是仅仅是最终的分类层？在我一直在寻找的资源中找不到具体的答案。
提前谢谢你。
浏览 0提问于2020-09-04得票数 1
我需要训练一个基于序列的10x10图像分割。以下是我想使用的lstm和凸起模型：
def lstmModel():
# Model definition
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, batch_input_shape=(1, None, inp.shape[1]*inp.shape[2]), return_sequences=True, stateful=True))
model.add(Dense(out.shape[1]*out.shape[2], activation='softmax')
浏览 0提问于2018-07-13得票数 3
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使用预先训练的Imagenet模型进行图像分类。在讨论中，我无法理解include_top = False，我知道它在结束时删除了完全连接的层。另外，我想知道如何确定哪种预先训练过的模型用于哪种图像分类任务？
浏览 0提问于2019-01-06得票数 3
我有两个CoreML MLMModels (从.pb转换而来)。
第一个模型输出一个Float32 3 × 512 × 512 MLMultiArray，它基本上描述一个图像。
第二个模型输入是一个Float32 1 × 360 × 640 × 3 MLMultiArray，它也是一个图像，但大小不同。
我知道在理论上，我可以把第二个模型的输入转换成一个图像，然后把第一个模型输出转换成一个图像(后预测)，调整它的大小，并为第二个模型提供数据，但是它感觉不太有效，而且模型已经造成了很大的延迟，所以我试图提高性能。
是否有可能“调整大小”/“重塑”/“转换”第一个模型的输出以匹配第二个模型输入？我
浏览 4提问于2021-06-01得票数 0
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我正在努力构建以下模型：
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim = num_top_words, output_dim = 64, input_length = input_length))
model.add(LSTM(100, activation = 'relu'))
model.add(Conv1D(64, kernel_size = 5, activation = 'relu'))
model.add(MaxPooling1D())
model.add(Dense(5, activatio
浏览 2提问于2018-10-18得票数 0
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1回答
我想在Caffe中拆分Blob通道，这样我就可以将一个Blob (N, c, w, h)分成两个大小为(N, c/2, w, h)的输出块。
我上面描述的是非常一般的，实际上我想要做的是将一个双通道的输入图像分成两个不同的图像。一个进入卷积层，另一个进入池层。最后，我将输出连接起来。
因此，我想知道是否存在允许用户这样做的Caffe层，以及如何在prototxt文件中定义它。
浏览 2提问于2016-12-19得票数 6
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6回答
在下面的图表(架构)中，4096个单元的(完全连接的)密集层是如何从维度256x13x13的最后一个最大池层(在右侧)派生出来的？不是4096，不应该是256*13*13=43264吗？
浏览 1提问于2017-03-11得票数 21
我正在试验一个预先训练过的模型(例如VGG，AlexNet等)。在从另一个模型输出的嵌入的顶部。我认为，对我来说唯一不清楚的部分是，我将如何使输入维度与新增加的预培训模型一起工作？更具体地说：
classificationPre-trained 从预训练的模型1中获取图像的嵌入，将它们插入到经过预训练的模型2中，以执行图像2，需要具有特定形状的RGB图像3、x、x，而我只有shape512.的嵌入。
是否有任何方法可以让它工作，这样我就可以输入一个已经处理过的图像嵌入到另一个预先训练过的模型中，并成功地执行图像分类？
浏览 1提问于2021-09-20得票数 0
我尝试通过附加三层ConvLSTM来建模，但当我在第一层ConvLSTM中设置return_sequence = False时，程序将不会运行。
请参阅模型摘要
在我在第一个ConvLSTM层设置return_sequence = True之后，模型运行，但是如果我设置return_sequence = False，程序将不会运行
ConvLSTM最后一层的第二部分，当return_sequence=False的输出维数从5变为4时，随着时间步长维数的消失，为什么会发生这种情况？
浏览 3提问于2018-10-22得票数 0
1回答
假设我们有一个经过训练的图像分类模型。从理论上讲，是否有可能在没有再培训的情况下，只对模型进行更新？如果没有，是否有任何允许增量更新的活动图像分类DL模型？
浏览 0提问于2020-03-03得票数 0
我正在研究matlab，并尝试使用上面引用的预训练模型作为特征提取器。在Alexnet和vggnet中，完全连接层很清楚是哪个名字叫'fc7‘，但在googlenet/resnet50/resnet101/inception v2 v3中就不清楚了，有人能给我指点一下吗？另外，这些模型中的特征大小是多少，例如在alexnet中是4096？
浏览 34提问于2019-05-22得票数 1
1回答
我目前的工作是CNN的图像，以特征提取使用角。所有图像为276行，x列和3个颜色维度(RGB)。列数等于它应该生成的输出特征向量的长度。
输入数据表示-编辑：
提供给图像的输入数据由图像的逐行切片组成。这意味着图像的实际输入是(276,3)，列数等于它应该生成的特征长度。
我最初的模型如下：
print "Model Definition"
model = Sequential()
model.add(Convolution2D(64,row,1,input_shape=(row,None,3)))
print model.output_sha
浏览 12提问于2017-03-10得票数 4
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我有清晰的卡片图像和模糊的卡片图像。我的任务是在图像不模糊的时候捕捉照片，从描述中可以看到，我需要这段代码在android设备上实时运行。
我已经做了一些背景保留对这个主题‘识别模糊图像’。找出了几个有趣的解决方案。
应用opencv变换，如laplace或sobel过滤器。模糊图像有较少的边缘。然后使用支持向量机等技术来找出哪一幅图像的边缘较少。
使用与sobel相似的其他opencv变换来获取图像的边缘，然后找到边缘较少的图像。
尽管这些转换产生了很好的输出。他们太慢了。我需要一些类似于使用android的tflite对象检测速度的东西。根据我的想法，我最明显的步骤是注释图像1500(模糊
浏览 0提问于2019-11-29得票数 1
1回答
我是否可以使用大量的类来对数据进行分类(我正在使用pytorch)？
我注意到，如果我试图构建一个多层感知器网络，我会在GPU上耗尽内存，因为最后一层一定有太多的神经元，即使我的GPU有24 my内存。我有大约3000节课。
是否有一种方法或技术来处理这类场景？
请注意，我并不是在征求对哪种技术更好的意见。我想要一份客观的清单，列出在这个场景中可以使用的技术。这可以以事实为基础的方式回答，并包括引文等，如果需要的话。
浏览 1提问于2021-03-03得票数 0
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