我正在使用Tensorflow Federated (TFF)进行具有不同隐私的训练。(query) server_state.delta_aggregate_state,
client_outputs.weights_delta)
浏览 7提问于2021-09-22得票数 1
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差分隐私显着降低了模型性能
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背景信息
我训练了一个分类器来预测三个标签:基于胸部X线图像的COVID/肺炎/健康。它是PyTorch实现的。我使用一个训练集来训练，使用验证集来保存性能最好的模型，然后使用一个测试集来衡量模型的“真实”性能。然而，我注意到我的模型“学会了”对正常/肺炎进行分类非常好，但它忽略了人口不足的COVID集。结果比COVID差一些，我对人口不足的类(COVID)获得了80%的精度和较低的敏感性。我认为它们报告了更好的性能，因为
浏览 0提问于2020-06-07得票数 2
我编写了一些代码，用Tensorflow的CPU(仅限于CPU)进行推理。它运行在一个集群节点上，在那里我可以访问24个GPU和1个GPU。我不使用GPU，因为我将需要做的任务CPU-只是稍后。不知怎么的，每次我从另一个程序(OpenFOAM)调用Tensorflow代码时，Tensorflow似乎都运行在所有并行的CPU上。然而，我没有做任何事情来造成这种行为。现在我想知道Tensorflow在默认情况下是否存在这种并行化？
提前向大家问好，谢谢！
浏览 1提问于2019-05-17得票数 1
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根据背景噪声，我可以手动将图像分为3类：
对于第一类图像，我可以在没有问题的情况下应用OCR‘’ing。对于第2类图像和某些第3类图像，我可以通过应用以下方法来提取文本：
欢迎所有建议
浏览 11提问于2022-01-06得票数 1
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我有一个显微镜图像数据集，我想训练一个ML/DL算法来执行二进制分类。正类是在图像中只有一个单元格时，而负类则是所有其他单元格(即，当有多个单元格或根本没有单元格时)。📷
由于图像的大尺寸(2048x2048)和过多的信息(细胞只能在管道系统中)，我决定对它们进行预处理。因此，我将管道系统外的所有东西设置为0(黑色)，然后通过对整个数据集的图像进行平均处理，将所有图像裁剪到我得到的边界。下面你可以看到最终的结果。(管子中有两个细胞，中
浏览 0提问于2017-03-16得票数 6
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如何避免在CNN中过度拟合？
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我使用预训练模型，并制作了一个自定义损失函数和一个自定义指标。所以我得到了离散的结果，但我想要改进它。特别是，我注意到，经过一些时期后，模型开始在训练集上过度拟合，然后val_loss增加。我已经在使用Dropout了，但这似乎还不够。我想也许我应该使用l1和l2，但我不知道如何使用。
浏览 0提问于2020-06-02得票数 0
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我在Keras上工作了大约三个月，现在我想知道在不同(随机)大小的批次(16，32，64,128)上进行训练是否有用，以结合不同批次大小的好处。
我没有找到任何文档来回答这个问题。我完全错了吗？
浏览 0提问于2017-12-28得票数 3
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那么，在您使用python运行您的脚本来训练您的数百万数据并使其工作之后，有哪些方法可以将您的模型部署到现实世界中呢？我知道像pickle这样的库是用来序列化模型的，但是模型到底是什么呢？如果是这样的话，这意味着在现实世界中有一个易受攻击的对象比再训练你的模型要快得多？
浏览 0提问于2019-06-15得票数 2
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如何更新keras BatchNormalization中的移动均值和移动方差？我在tensorflow文档中发现了这一点，但我不知道将train_op放在哪里，也不知道如何使用keras模型： train_op = optimizer.minimize( loss )
我发现的帖子中没有提到如何处理train_op，以及您是否可以在model.compile中使用它
浏览 0提问于2018-05-03得票数 4
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我刚接触过tensorflow和机器学习。我有一套训练的55k图像，分为40个不同的类别。一些类别有~2000图像，而另一些类别有~20k图像。每幅图像的分辨率为1080x1440。我正在使用tensorflow inceptionV3 Imagenet对这些图像进行再培训，但是我得到的结果并不好。该程序不能正确地对图像进行分类。output_graph.pb --output_labels=output_labels.txt --bottleneck
浏览 2提问于2018-04-22得票数 0
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到目前为止，我自己已经在Tensorflow中创建并训练了小型网络。network_dir中的模型以进行一些分类，并提取模型的可训练变量。，如VGG16或ResNet，并希望使用我的代码来实现这一点。我想加载预先训练的模型，就像我自己的网络一样，如上所示。
我下载了VGG16检查点，并意识到这些只是经过训练的参数。例如，我如何在没有model.ckpt
浏览 8提问于2019-02-08得票数 5
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我遇到的问题是，我不能成功地把我的训练批次分成多个GPU。如果使用来自multi_gpu_model的tensorflow.keras.utils，则tensorflow将在所有可用的gpu(例如2)上分配全部内存，但如果监视nvidia，则只使用第一个gpu模型定义的设备范围是而不是更改。，cpu现在不仅加载数据，而且正在进行其他计算。如何在多个gpus上进行适当的训练？
tensorflow.k
浏览 0提问于2019-03-06得票数 0
我正在尝试使用TensorFlow RNN实现Andrej Karpathy的博客中的RNN字符级语言模型。对于初学者，我从TensorFlow中的LSTM教程中获取了ptb_word_lm.py，并更改了阅读器函数，以便现在不再使用具有10000个不同单词的原始PTB数据集，而是在36个不同字符的流上进行训练在下一次100+时期运行期间不会取得进一步的进展。对于训练集，困惑迅速冻结在4左右，对于验
浏览 2提问于2017-01-27得票数 1
我正在训练以下CNN：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplab📷我使用的批处理大小为16，我有24k图像，所以24k/16=1500步用于对列车数据的完整传递。
只有在50k步后，损失才开始爆炸，在此
浏览 0提问于2019-09-05得票数 7
在TF1中以图形模式操作时，我认为在使用函数式API时，需要通过馈线将training=True和training=False连接起来。在TF2中做这件事的正确方法是什么？我相信这是在使用tf.keras.Sequential时自动处理的。acc = model.evaluate(test_data)我还可以假设keras在使用functional进行培训时会自动处理这
浏览 12提问于2019-11-06得票数 8
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我正在尝试建立一个具有13000个训练图像和3000个验证图像的11类图像分类器。我使用的是深度神经网络，它正在使用mxnet进行训练。训练准确率正在提高，达到80%以上，但验证准确率在54-57%之间，而且没有增加。这里会有什么问题呢？我应该增加图片的数量吗？
浏览 1提问于2016-05-04得票数 13
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我在做什么
在许多代码中，我看到人们使用
from keras impor
浏览 5提问于2018-06-17得票数 58
我正在尝试在keras中定义自己的损失函数，即均方根百分比误差。RMSPE定义为：
from keras import backend as K sum = K.sqrt(K.mean(K.square( (y_true - y_pred) / return sum*100.
浏览 0提问于2017-02-21得票数 7
当训练一个简单的Keras (一个输入，一个水平和一个单元的回归任务)，在一些运行中，我得到了很大的恒定损失，不会在80批中改变。在其他运行过程中，它会减少。import numpy as npfrom tensorflow import keras
# Generate当使用“each”时，回调应该在每个时间段之后保存模型。当使用整数时，回调应该在这许多批的末尾保存模型。正如你所看到的，重量和<
浏览 0提问于2020-11-16得票数 -1
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我用自定义数据集(调整大小的图像1280x1080)训练了faster_rcnn_nas模型。我的GPU是Nvidia Quadro P5000，我可以在这台计算机上测试模型。当我用GTX 1060进行测试时，它会崩溃并产生内存错误。但是，当我测试预先训练的faster_rcnn_nas时，效果很好。我所做的:我限制了我的gpu，并发现我
浏览 5提问于2020-03-20得票数 2
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