作为深度学习的新手，我有点挣扎于掌握一次尝试学习的想法。
假设我有一个类来检测训练数据集(如COCO或Image )中不存在的类。我是否可以仅使用图像来训练该类的模型，或者训练集必须与YOLO或RCNN一样大？
浏览 0提问于2021-05-04得票数 1
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专家，我需要训练一个模型，在train_data和valid_data目录中保存了许多数据集。相应目录中的每个数据都是一个具有rows=456和列55的numpy数组。此外，我有总共100个训练数据文件和20个用于validation.Here的数据文件。每个文件都包含数据干净(Data1)和数据</e
浏览 19提问于2020-09-18得票数 0
我正在学习机器学习和深度学习。我正在尝试从Keras网站https://keras.io/examples/generative/wgan_gp/自定义此模型 我的模型在每次训练迭代中获取3512x512张图像(来自10个不同的目录)，然后将其划分为用于训练生成器和鉴别器的补丁。这些图像必须是连续
浏览 17提问于2020-10-11得票数 1
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我希望培训一个大型模型(resnet或vgg)的面部识别。换句话说--如果一个模型能很好地学习一张脸--它能证明模型对完成任务有好处吗？这里的要点是，我不想花一个星期昂贵的时间去发现我的模型不好，数据有错误，或者TF编码有错误。
浏览 0提问于2019-09-14得票数 2
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我看到一个留着胡子的人的照片：用面具，我就能摘除胡须：我想把胡子移到另一个人的脸上，比如这个：我想通过得到第一个人的鼻子位置，第二个人的鼻子位置和相应的胡子位置来做这件事有什么非深度学习的方法吗？
浏览 7提问于2022-02-22得票数 -1
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1与无限集的C分类
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如何从图像类型的其余部分中筛选出特定类型的图像。假设我有一个数据集，其中只包含狗的图像。我需要分类器来区分狗和世界上所有其他类型的不是狗的图像。
浏览 0提问于2020-08-26得票数 0
我的数据是多类、多标签类型的，我计划总共有100个输出类。我对模型的输入X是音频数据，我的y是一个单热编码的numpy数组，有100个列显示一个1来指示相应的类(例如y = [0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 ..100, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy',
浏览 0提问于2021-08-01得票数 0
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深入学习似乎是人工智能/机器学习中新的酷事物，它在许多领域运作良好，但我想知道--深入学习不是最佳方法的具体应用领域是什么?原因是什么？有什么特别的问题吗？如果是这样的话--在解决这一任务方面，有什么解决方案是最优的？
浏览 0提问于2016-07-18得票数 1
我正在学习Pytorch，并试图理解这个库是如何进行语义分割的。到目前为止，我所理解的是，我们可以在pytorch中使用预先训练好的模型。我找到了一篇在.eval()模式下使用该模型的文章，但我还没有找到任何关于在我们自己的数据集上使用这种模型进行训练的教程。我有一个非常小的数据集，我需要迁移
浏览 27提问于2019-12-13得票数 0
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我正在尝试在PASCAL VOC 2012数据集上使用'ImageNet‘预训练权重为VGG16架构做迁移学习。PASCAL VOC是一个包含20个类别的多标签图像数据集，因此我修改了内置的VGG16模型，如下所示： base_model = vgg16.VGG16输入图像的形状为(number of image samples, 224,224, 3)
当我对模型
浏览 0提问于2019-10-04得票数 2
我使用stanford-corenlp-4.2.0从非结构化文本中提取数据。OpenIE似乎很有帮助，但应该针对我的特定场景进行改进。有没有可能训练一个新的开放式模型?如何训练？谢谢
浏览 3提问于2021-03-03得票数 0
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有许多数据集是在互联网上发布的。许多这些数据集的作者指出，这些数据集严格地用于学术用途，而不是用于商业目的。虽然有些数据集是为学术和商业目的而发布的，但其中许多数据集的商业用途受到限制。如果有人使用这些学术数据集来训练机器学习</e
浏览 0提问于2020-11-20得票数 0
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我正在学习使用gabor滤波器从图像中提取与方向和比例相关的特征。另一方面，卷积神经网络也可以提取包括方向和尺度在内的特征，是否有证据表明CNN中的滤波器具有与gabor滤波器类似的功能？或者他们两个的利弊。
浏览 47提问于2019-07-25得票数 1
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我最近遇到了“可学习参数”这个术语，谷歌搜索并没有多大帮助，因为大多数搜索都是在CNN而不是DNN中描述可学习的参数。这两者有什么区别吗？
如何计算DNN中可学习参数的数量？我是机器学习的新手，所以我希望能在这方面提供一些帮助。
浏览 0提问于2019-03-23得票数 1
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如何提高生物数据集的准确性？
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我有一个生物不平衡数据集，我已经应用了深入学习，支持向量机(所有的核心函数)和人工神经网络的多类分类(大小:139个样本，5个属性)在python。不幸的是，准确度不超过55%。怎样做才能提高准确度？如果数据集不能超过这种平均精度，那么解决方案是什么？
浏览 0提问于2017-08-01得票数 1
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深度学习新手在这里，我正在尝试使用yolov3构建一个自定义对象检测模型。在阅读了一些文档/教程后，我发现经常建议使用用于其他数据集(如ImageNet或COCO )的预先训练的权重，即使您的自定义数据/标签与这些数据集没有关系。这是真的吗(如果是，为什么)？我想在一个非常具体的图像类型上做物体检测，特别是网站的</e
浏览 29提问于2020-06-16得票数 0
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大数据集上的keras训练
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其想法是对一些数据集(如1、2、3)进行培训，在获得权重之后，另一个数据集(如4、5、6)将开始进行一次新的培训，从上一次培训中初始化权重。就实现而言，它是有效的，但是，上一次轮转所产生的权重只在用于训练该轮的数据集上表现得更好。其他轮调也是如此。换句话说，从dataset上的培训中提取的权重: 4,5,6不能
浏览 3提问于2020-11-18得票数 0
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我在深度学习中读到了“训练和推理”。这与一般ML中“训练/测试”的概念有何不同？在列车/测试分裂模型还没有看到测试集的数据。这与谈论深度学习模型的“推理”阶段不一样吗？
浏览 0提问于2019-04-25得票数 0
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