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如何改进数据少的深度学习模式
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我已经训练了一个回归的深度学习模型。该模型精度较低。我对深造很陌生。我该如何改进呢？目标变量Y是通过将特征X1和X2相乘得到的。
浏览 0提问于2020-09-07得票数 1
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因此，我在代码中添加了一个循环，以找到最佳学习率。但我觉得有些地方不对劲。验证损失开始时接近于零，并保持在那里(对比图)。
浏览 25提问于2019-11-07得票数 1
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该研究的目的是生成这些图像来记录我们的其他测量数据，2ry的目标是这些图像可以用来训练一个算法，然后使用该算法对其他图像中的对象进行分类(包括未来的研究，这是非常重要的)。由于图像获取和目标检测/识别解决方案总是变化如此之快，并且假设火车组应该与我计划使用经过训练的算法进行分析的图像非常相似，所以对于一个长期项目，我有一些关注(如下)。你能给我你的意见和建议，关于每个人的重量(也许我太担心)，以及如何规避(如果可能的话)其中的一些？2)我读到，人们可以对训练集进行实质性的改变(后置、翻转、减少颜
浏览 0提问于2019-10-14得票数 0
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如果我使用深度学习模型(seq2seq，lstm，transformer，attention，bert…)，我会感到困惑。为了训练一个聊天机器人，它是否涵盖了所有这三个部件？
浏览 5提问于2020-03-14得票数 1
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我们都知道当下人工智能已经走向了风口，而大数据是人工智能技术进行深度学习的基石，究竟大数据对人工智能的深度学习有什么影响呢？
浏览 1454提问于2018-03-30
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我已经建立了一个图像分类程序，使用32张图像作为列车和16张图像进行验证，批大小为16和10个时代。我想在一个类别或单一类别上对图像进行分类。
浏览 3提问于2019-11-04得票数 0
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我正在制作一个深度学习网络，它可以在3d空间中找到几个点。 输入是一堆灰度空间图像(图像数量从5到20 )，输出是64 x 64 x 64 1024 x 1024。输出的每个体素都有0或1，但在我的数据集中只有2000个1，所以很难通过观察训练损失来判断我的网络是否训练得很好。所以我想问一下，我应该选择哪个深度学习网络来从3d空间中找到非常少的答案。输入大小变为(1024 x 1024 x #img)，输出大小变为(64 x 64 x 64)。我现在正在使用2D类Unet网络/
浏览 22提问于2021-11-08得票数 0
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我正在做一个深入学习的分类代码。我有两个类，每个类示例都存储在一个CSV文件中。model = Sequential()scaler = StandardScaler().fit(train)
将数据设置为浮动的标准？
浏览 0提问于2019-07-24得票数 0
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cv2在深度学习模型上进行推理时使用的是图形处理器，我想使用gpu进行深度学习模型的推理，有什么方法吗？我尝试做cv2.UMat()，但它只在我不使用深度学习时才支持，当我开始使用深度学习时，它不起作用。请让我知道我们如何做cv2操作和深度学习的时候。
浏览 3提问于2020-02-04得票数 0
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是否有在结构化数据中执行聚类的深度学习文献/参考资料？我知道这可以使用Kmeans，GMM等来完成，但是有没有可能使用深度神经网络等来完成聚类分析呢？谢谢。
浏览 0提问于2019-02-01得票数 0
为了在集群上运行深入学习，我认为其中一些选项是：
我不知道这些选择中哪一种适合我的需要。我读过，他们似乎不支持CNN。另一个问题:我如何上传我的图片到集群培训CNN？我对集群计算相当陌生。
浏览 10提问于2015-07-01得票数 0
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我正在研究深度学习问题，在这里，我通过labelImg而不是原始图像(jpgs)创建注释。此外，我执行图像增强，因为我有非常少的数据。
浏览 1提问于2022-11-09得票数 0
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根据某些条件，我的数据可分为两类。(X)条件1和条件2及条件3= 1)
我试着建立一个模型，把它和下面的代码分类。
浏览 0提问于2018-05-09得票数 1
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面向医学研究人员的机器学习
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我的朋友是一名医学研究人员，他想用机器学习来预测。
有没有人不是计算机科学的人，他在很短的时间内学会了编程和机器学习？又是如何做到的？
浏览 0提问于2021-01-12得票数 -1
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我们正在探索使用深度学习来训练我们的模型，但我们遇到了几个问题：
1-如何在文本数据上进行特征工程来训练模型。具体地说，如何将语言转换为向量？2-如何使用非单词特征，作为意图识别深度学习分类器的输入？你如何容纳客户产品名称?3-如何为文本输入的深度学习选择神经网络体系结构?4-我们如何处理数据不足的情况？使用贝叶斯技术？
浏览 2提问于2017-02-14得票数 3
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我在读关于深度学习的论文。其中大多数都是指无监督学习。我正在尝试找出深度学习是否可以应用于文档分类问题。我知道有相当好的分类器可用。但我的目标是找出我们是否可以使用深度学习来达到这个目的。
浏览 7提问于2013-10-29得票数 10
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我经常读到的事实是，与支持向量机相比，对深度学习算法进行训练和得到泛化模型的数据量要高得多。这是有意义的，因为在深度学习方法中有大量的参数，这可能会导致过度适应。向你问好，格塞茨特
浏览 0提问于2020-05-14得票数 0
最近，我开始学习更多关于监督单目深度估计的知识。我用了NYU-V2数据集。由于数据集的结构非常清晰，因此设计火炬装载机并对数据进行预处理是很容易的。但是在Kitti数据集的例子中，它是非常令人困惑的。是否可以使用Kitti进行有监督的单目深度估计？我在这里找到了一个火炬装载机：，但是，我不知道如何使用它进行深度估计。文件夹的结构很不一样！我的计划是用监督的单深度方
浏览 14提问于2022-05-30得票数 1
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