无法在Keras中复制matconvnet CNN架构
在Keras中，无法直接复制matconvnet CNN架构。Keras是一个高级神经网络API，它提供了简单易用的接口，可以在多个深度学习框架之间进行切换，包括TensorFlow、CNTK和Theano。而matconvnet是一个基于MATLAB的深度学习框架，主要用于计算机视觉任务。
由于Keras和matconvnet是不同的框架，它们的网络架构定义和实现方式也不同。在Keras中，我们可以使用Sequential或Functional API来定义和构建神经网络模型，而matconvnet使用MATLAB的函数和语法来实现。
要在Keras中复制matconvnet CNN架构，需要进行以下步骤：
- 理解matconvnet CNN架构：仔细研究matconvnet中使用的CNN架构，包括网络层的类型、参数设置和连接方式等。
- 将matconvnet CNN架构转换为Keras模型：根据matconvnet中的CNN架构，使用Keras的Sequential或Functional API来构建相应的模型。根据matconvnet中的网络层类型，选择Keras中对应的层，并设置相应的参数。
- 迁移权重：如果有预训练的matconvnet模型权重，需要将这些权重迁移到Keras模型中。由于权重的存储格式和命名方式可能不同，需要编写一些代码来实现权重的转换和加载。
需要注意的是，由于Keras和matconvnet的差异，完全复制matconvnet CNN架构可能会面临一些挑战。有些层类型可能在Keras中没有直接的对应，或者参数设置方式不同。在进行转换和迁移权重时，可能需要进行一些调整和适配。
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我在做一个二进制位的分类与CNN使用马特罗网在马特隆网。现在，我正试图通过Python上的Keras来实现它。这个网络一点也不复杂，我在Matconvnet上达到了96%的精度。然而，对于Keras，即使我尽力确保每个设置与以前完全相同，我也无法获得相同的结果。或者更糟的是，这个模型根本不起作用。
以下是有关设置的一些详细信息。任何想法或帮助都是非常感谢的！
输入
图像大小为20*20。培训大小为400，测试大小为100，验证大小为132。
- Matconvnet: images stored in 20\*20\*sample\_size method
- Keras: ima
浏览 4提问于2017-07-13得票数 2
1回答
我有8000张无人机拍摄的照片，我们想要探测地面上几乎圆形的洞(没有UFO……)。我一直在阅读和练习在R中使用CNNs，使用Keras和Tensorflow。然而，我认为我需要的是R- CNN，而不是传统的CNN，以便能够扫描照片寻找物体。 但是有没有办法在R中使用R-CNN，甚至是Mask R-CNN？我没有使用Python的经验。
浏览 24提问于2019-05-29得票数 3
1回答
我正在使用keras来构建一个用于信号分类的cnn模型。在keras中，超参数调整和选择步幅数和数字过滤器的最佳方式是什么？
浏览 1提问于2017-09-06得票数 0
3回答
我做了一个简单的CNN，对狗和猫进行分类，我想让这个CNN检测出不是猫或狗的图像，这肯定是第三个不同的类别。如何实现这个目标？我应该用R-CNN还是别的什么？
附言:我在CNN使用Keras
浏览 1提问于2019-11-14得票数 0
以下是我的代码可以帮助我 import tensorflow as tf
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
import numpy as np
train_datagen = ImageDataGenerator(
rescale=1./255,
shear_range=0.2,
zoom_range=0.2,
horizontal_flip=True)
training_set = train_datagen.flow_from_direct
浏览 33提问于2020-09-13得票数 1
2回答
我使用MatConvNet开发了一个CNN，并且能够可视化第一层的权重。它看起来与这里显示的非常相似(也附加在下面，以防我不够具体)
我的问题是，权重梯度是什么？我不确定这些是什么，也无法生成这些...
浏览 0提问于2016-07-01得票数 2
1回答
我有一个CNN架构，我训练它来识别一些最终需要实时使用的对象，然后使用检测到的对象的输出进行进一步的工作。关于这一点，我有两个问题需要回答，以评估我需要做的下一步：
当我更多地研究CNN时，我发现有不同类型的CNN，比如更快的CNN。因此，我想知道Keras在使用它的conv2d函数时使用的是什么类型的体系结构(我将在下面为我的CNN体系结构提供代码)。
生成的模型帮助我识别我正在寻找的对象是否在图像中，但我也希望在图像中找到预测的区域。这是否可能使用相同的体系结构，还是需要使用类似于YOLO的其他东西？
classifier = Sequential()
classifi
浏览 0提问于2019-04-17得票数 2
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我有4种特定对象的训练集和测试集。我还有csv格式的边界框条件/感兴趣区域坐标(x，y，w，h)。该项目的主要目标是预测测试图像的类别以及感兴趣区域周围的边界框，并在图像上打印类别的名称。 我已经应用了基于keras库的CNN模型。它对给定的测试集图像进行分类。为了预测给定测试图像的边界框坐标，我应该更改什么？ from keras.models import Sequential
from keras.layers import Convolution2D
from keras.layers import MaxPooling2D
浏览 15提问于2019-08-30得票数 0
1回答
我有一个数据，大约14560字向量的维数为400。我在20*20中重塑了每个向量，并且使用了一个频道来应用CNN，所以维数变成了(14560,20,20,1)。当我试图适应CNN模型时，它会抛出一个错误。
代码：
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation, Flatten
from keras.layers.convolutional import Convolution2D, MaxPooling2D
from keras.layers import
浏览 1提问于2018-04-14得票数 3
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我正在研究癫痫分类系统，它消耗脑电图信号，结果说如果使用某一时期，是否是癫痫发作。为了进行网络培训，我利用Keras。我正在尝试几种不同的神经网络配置，现在我想知道，在某些情况下，MLP在一维分类方面是否比CNN更好？我的问题不仅与脑电图或癫痫的检测有关，而且更多的是当MLP在准确性上比CNN表现得更好的时候。或者，在数学上证明了，对于给定的分类问题，总会有一些CNN优于MLP。
对于CNN，我用的是keras.layers.Conv1D，如果这有关系的话，我使用MLP keras.layers.Dense。
浏览 0提问于2021-05-15得票数 0
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我在matconvnet中有一个卷积神经网络的以下架构，我用它来训练我自己的数据：
function net = cnn_mnist_init(varargin)
% CNN_MNIST_LENET Initialize a CNN similar for MNIST
opts.batchNormalization = false ;
opts.networkType = 'simplenn' ;
opts = vl_argparse(opts, varargin) ;
f= 0.0125 ;
net.layers = {} ;
net.layers{end+1} = str
浏览 26提问于2017-07-02得票数 3
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我对注意力机制是新手，我想通过一些实际的例子来了解它。我偶然发现了一个用于多头关注的Keras实现，在这个网站中找到了它。我在Keras中找到了两种不同的实现方法。
一种方法是使用多头关注作为角化包装层与LSTM或CNN。这是在Keras中使用LSTM实现多头包装层的片段。此示例取自此网站“
import keras
from keras_multi_head import MultiHead
model = keras.models.Sequential()
model.add(keras.layers.Embedding(input_dim=100, output_dim=2
浏览 4提问于2020-10-26得票数 4
2回答
我在Linux中拥有TensorFlow，NVIDIA (CUDA)/CPU，Keras &Python3.7。根据本教程，我遵循了所有步骤：
在运行以下代码时：
# What version of Python do you have?
import sys
import tensorflow.keras
import pandas as pd
import sklearn as sk
import tensorflow as tf
print(f"Tensor Flow Version: {tf.__version__}")
print(f"Keras
浏览 10提问于2021-03-06得票数 3
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如何处理两个神经网络的两个输入
、、、、
我想在Keras中构建这样的体系结构。
这里，一维CNN (平坦)的输出将作为ANN的输入，其他一些额外的输入也将提供给ANN。因此，有两个位置，这整个模型将接受输入。如何在Keras处理这件事？在model.fit函数中，我们通常使用一个输入。我在Tensorflow后端上使用Keras，并使用AnacondaPythona3.7.3。
(这里ANN指正常神经网络)
浏览 2提问于2019-07-26得票数 1
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我用Keras和OpenCV做了一个CNN项目，我得到了大约65%的准确率。现在我不得不在我的大学里介绍这项工作，但是如果老师问我如何为我的CNN构建正确的层次，我恐怕会感到害怕。
事实上，在我的发展过程中，我看了其他人的项目，看看其他人的表现，我知道你必须有相当于你形象的数量和大小的神经元。但我知道这背后有个数学因素。
如果他们问我，我怎么知道呢？
浏览 0提问于2019-11-04得票数 0
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我不能重现keras的训练结果，甚至不能设置种子。我设置了随机种子，并使用CPU进行训练。 代码提供如下； import os
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = ""
import tensorflow as tf
import numpy as np
import random
sd = 1 # Here sd means seed.
np.random.seed(sd)
random.s
浏览 35提问于2021-09-06得票数 1
1回答
我试图在Keras中实现Rajpurkar等人使用的CNN架构，并说明如下：
📷
我对右侧显示的max pool感到特别困惑。那是主顺序线上的叉子吗？我该如何实现呢？
谢谢。
浏览 0提问于2019-05-01得票数 1
1回答
寻找合适的CNN模型结构和参数
、、、、
我目前正在创建一个CNN模型，对字体是否为Arial、Verdana、Times New Roman和Georgia进行分类。总之，还有16类，因为我还考虑过检测字体是regular、bold、italics还是bold italics。所以4 fonts * 4 styles = 16 classes。
我在培训中使用的数据如下：
Training data set : 800 image patches of 256 * 256 dimension (50 for each class)
Validation data set : 320 image patches of 256 *
浏览 0提问于2020-02-16得票数 1
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我有一个8通道的图像，我有一个传统的算法，在每个通道中添加权重，得到输出为'0‘或’1‘，这对几个样本和复杂的场景都很好。我想在使用CNN方法的机器学习中实现同样的方法。
我是新来的ML，并开始寻找似乎专门处理图像处理问题的教程-手写识别，特征提取等。
我已经用Theano设置了Keras，因为background.Basic Keras示例没有问题。
我需要遵循哪些步骤才能使用CNN达到同样的效果？我不理解使用过滤器，内核，大步在我的使用case.How，我们是否提供培训数据给Keras，如果像素通道值和输出是以下形式？
Pixel#1 f(C1，C2...C8)=1
Pixel
浏览 2提问于2017-07-20得票数 2
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有没有人成功地在Octave下安装了MAtConvNet？如果是这样的话，您能告诉我进行步骤吗？
感谢并致以问候
阿诺
浏览 55提问于2016-10-06得票数 0
我试图使用Keras制作一个CNN，并编写了以下代码：
batch_size = 64
epochs = 20
num_classes = 5
cnn_model = Sequential()
cnn_model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='linear',
input_shape=(380, 380, 1), padding='same'))
cnn_model.add(Activation('relu'))
cnn_model.add
浏览 0提问于2018-02-16得票数 44
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我正在尝试创建一个cnn的model.My代码如下： from keras.layers import Convolution1D, Dense, Dropout, Flatten, MaxPooling1D
from keras.layers import Input, Dense, concatenate
from keras.layers import InputLayer
import keras
inputs = Input(shape=(41,1))
cnn = Sequential()
X=cnn.add(Convolution1D(64, 3, border_mode=
浏览 26提问于2019-10-11得票数 0
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我正在尝试使用CNN模板来执行评级。
我有150节课。我的火车基地有19470列和1945年的列。它是一个包含0和1的矩阵。
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv1D
from keras.layers.advanced_activations import LeakyReLU
model = Sequential()
model.add(Conv1D(150,kernel_size=3,input_shape(19470,1945),activation='lin
浏览 0提问于2018-04-06得票数 1
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我尝试实现Adam，而不是默认的SGD优化器，方法是在cnn_train中更改以下代码：
opts.solver = [] ; % Empty array means use the default SGD solver
[opts, varargin] = vl_argparse(opts, varargin) ;
if ~isempty(opts.solver)
assert(isa(opts.solver, 'function_handle') && nargout(opts.solver) == 2,...
'Invalid sol
浏览 6提问于2017-05-15得票数 2
我是第一次接触matconvnet。最近，我想尝试一个新的损失函数，而不是现有的预训练模型中的损失函数，例如vgg-16，它通常使用softmax损失层。更重要的是，我想使用一个新的特征提取器层，而不是池化层或最大层。我知道在matconvnet、simpleNN和DagNN中分别有两个CNN包装器，因为我使用的是vgg-16，这是一个具有线性构建块序列的线性模型。那么，在simpleNN包装器中，如何详细地创建自定义层，特别是创建过程和相关概念，例如，我需要删除新的特征提取器层后面的层还是只留下它们？我知道如何计算损失函数的导数，所以在这个问题中，层内计算的细节并不那么重要，我只想知道由代码
浏览 1提问于2017-04-06得票数 1
1回答
在组合模型时不遵守批处理尺寸。
、、、、
我有一个Keras模型，我在培训期间将其定义为：
img = keras.Input(shape=[65, 65, 2])
bnorm = keras.layers.BatchNormalization()(img)
...
model = keras.Model(img, outputprob)
不过，在服务期间，我的投入是不同的。因此，我定义了一个输入层(验证to_img形状是否也是(65, 65, 2))，并尝试使用以下方法进行模型组合：
to_img = keras.layers.Lambda(...)(json_input)
model_output
浏览 0提问于2018-11-15得票数 0
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我试图建立我自己的CNN (Alexnet模型)的交通标志识别使用MATCONVNET。我使用来自德国交通标志识别基准()的图像数据集来创建我自己的IMDB，该数据库由43个类别的道路交通标志的标记训练、验证和测试数据组成。
现在我面临两个挑战。
我的网络没有融合。我有一个大约0.977的稳态误差
我试图评估我的训练网络，即使有这样的错误率，但这是我最大的挑战。我还没有弄清楚如何在MATCONVNET中评估自我训练的网络，也没有什么有用的材料可以帮助我。
如果你对我需要改变什么或者做得更好，请有人帮忙吗？
浏览 6提问于2017-03-30得票数 0
1回答
大家好，我已经为聊天机器人开发了两个RNN模型。假设用户说：“告诉我明天巴黎的天气如何”。第一个模型将能够识别用户的意图WEATHER_INFO，而第二个模型将能够从短语中提取有意义的信息，例如LOC:Paris和DATE:tomorrow当然还有许多其他意图类别，例如MUSIC_PLAY等。因为对于相同的短语，这两个模型没有以任何方式联系在一起，例如，我们可以有结果intent:WEATHER_INFO和TITLE:Paris，其中插槽标题链接到MUSIC_PLAY意图。许多研究人员试图提高性能，创建一个联合模型，其中两个模型使用另一个模型，以避免这种错误，在这里我的代码填充插槽nn
fro
浏览 12提问于2020-06-04得票数 0
我在Keras中建立了一个多输入模型，它采用图像shape=[N, 640, 480, 3]和数值数据shape=[N, 19]，并对12个类进行了预测。下面是定义代码部分的模型：
# # %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
# # MODEL === CNN
# # %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
#
base_model = keras.applications.ResNet50(
weights
浏览 1提问于2020-10-02得票数 1
1回答
我正在尝试使用CNN对巨蟒中的医学图像进行分类，使用keras。这些医学图像还包括文本信息，如年龄和性别，可以影响模型的决定。我如何训练CNN既能利用图像又能利用现实世界的信息进行训练，使之成为两者的分类基础。
浏览 2提问于2020-08-01得票数 1
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我希望运行我的训练集，但当我试图让模型运行时，它一直给出错误，它弹出这个错误：“您的输入耗尽了数据；中断了训练。请确保您的数据集或生成器至少可以生成重复批处理(在本例中为12000批)。在构建数据集时，您可能需要使用steps_per_epoch * epochs ()函数。”在此处输入代码#卷积神经网络
# Importing the libraries
import tensorflow as tf
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
tf.__version__
# Part 1 - Data Preproc
浏览 0提问于2020-05-20得票数 0
我尝试制作一个卷积神经网络，以便对狗和猫进行分类。我在标题中提到了错误。 根据我的搜索，一些人说这个错误属于tensorflow和keras库的不同版本，另一些人说这是一个语法错误。我会在这里留下我的代码，告诉我我在哪里犯了错误。 #IMPORTING LIBRARIES
import tensorflow as tf
import pandas as pd
import keras
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
#IMAGE DATA PREPROCESSING
#preprocessing the
浏览 1098提问于2020-12-13得票数 1
我正在尝试运行一个CNN代码，但是在代码的顶部，下面的一行有红色的keras和BatchNormalization下划线。
from keras.layers.normalization import BatchNormalization
我不知道为什么有下划线。我确认我安装了python、keras和tensorflow。
>>> import keras
>>> keras.__version__
'2.8.0'
>>>
>>> import tensorflow as tf
>>>
浏览 16提问于2022-05-08得票数 0
当我在顺序API中使用tensorflow keras时，我对不一致的结果感到非常困惑。
我有一个非常简单的模型：
def product_cnn_model():
cnn = keras.applications.VGG16(include_top=False)
for layer in cnn.layers:
layer.trainable = False
model = keras.Sequential([
cnn,
keras.layers.Flatten(),
keras.layers.Dens
浏览 0提问于2019-02-26得票数 0
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1回答
使用Keras实现图像金字塔
、、、、
为了在我的CNN模型上获得尺度不变性(或检测任意尺度上的对象)，我想实现Image Pyramids。正如文章所解释的，在创建图像金字塔时，图像要经过反复的平滑和二次采样。 我正在凯拉斯实现一个CNN。有没有办法用Keras实现图像金字塔？我看过one of the SO post，上面说要用AveragePooling2D来实现金字塔效果。 这是对的吗？AveragePooling2D层是如何产生金字塔效果的？
浏览 20提问于2019-04-18得票数 0
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1回答
在Andrew的深度学习课程中，我看到了一种在图像上定位单个对象的方法：。据我所知，例如，你可以将一个点绑定到物体的特定部分，以坐标: x，y作为标签y，并训练CNN。
我想训练一个CNN神经网络来定位我的眼睛(而不是鼓掌)。我拍了200张我的照片:60×60像素的灰度。我标出了左眼和右眼，标记眼的每个坐标被归一化为0-1.Y标签是: eye1的x，eye1的y，eye2的x，eye2的y。我使用SGD优化与mse损失和在输出层乙状结肠功能。
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(64, (3
浏览 0提问于2019-01-03得票数 3
1回答
我正在尝试重新创建来自的逻辑。逻辑可以在下面的图表中进行总结：
强调我的问题：
我有一个256x256输入图像。它通过密度网(下面的工作示例)。
同样的图像被分割成4个相等和排他的128x128段。它们也都通过密度和平均值。
工作代码：
from keras.applications.densenet import DenseNet201
from keras.layers import Dense, Flatten, Concatenate
from keras.activations import relu
#main images
in1 = tf.keras.I
浏览 2提问于2021-07-13得票数 1
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我建立了一个简单的CNN二值图像分类(猫/狗)。
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1./255,
shear_range = 0.2,
zoom_range = 0.2,
horizontal_flip = True)
training_set = train_datagen.flow_from_directory('da
浏览 5提问于2021-08-29得票数 0
我是一个新手，无法解决这个错误，请任何人帮助我，我正在尝试使用keras训练一个模型，但是得到了一个错误，即TypeError:需要一个整数(got类型str)，错误在粗体中，这是代码：
def train():
with open("train_images", "rb","wb") as f:
train_images = np.array(pickle.load(f))
with open("train_labels", "rb") as f:
浏览 10提问于2022-01-08得票数 -2
我有下面的子类Keras模型，我已经训练过了。我希望能够在加载模型上调用B_frame_CNN中的所有方法(例如，get_embedding())。下面的代码工作得很好，在ipython笔记本中运行时可以完成我所需要的工作。
import tensorflow as tf
class B_frame_CNN(tf.keras.Model):
def __init__(self, filter_size, activation, padding):
super().__init__()
self.c1 = tf.keras.layers.Conv2D(3
浏览 8提问于2022-09-10得票数 0
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当使用Tensorflow时，在对模型进行拟合之后，在第一个时期它显示未知(1/未知)，但是当只使用keras时，它工作得很好。有什么问题吗?还是我做错了什么？
Tensorflow代码：-
import tensorFlow as tf
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1./255,
shear_range = 0.2,
浏览 0提问于2020-07-23得票数 1
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据 on tf.keras.layers.Conv2D说，
当使用此层作为模型中的第一层时，提供关键字参数input_shape (整数元组，不包括样本轴)，例如input_shape=(128、128、3)用于data_format="channels_last“中的128x128 RGB图片。
但是实际上，没有input_shape，它确实可以在图形执行和急切执行环境中工作。
在图形执行中，
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Flatten, Dense
class CN
浏览 0提问于2018-11-06得票数 0
1回答
我目前正在创建一个CNN模型，对字体是否为Arial、Verdana、Times New Roman和Georgia进行分类。总而言之，因为我也考虑过检测字体是regular、bold、italics还是bold italics，所以有一些16类。所以4 fonts * 4 styles = 16 classes。
我在训练中使用的数据如下：
Training data set : 800 image patches of 256 * 256 dimension (50 for each class)
Validation data set : 320 image patches of 2
浏览 0提问于2020-02-16得票数 1
1回答
我正在为一个序列建立和训练一个CNN，并且已经成功地使用了RNN，但是我遇到了CNN的问题。下面是代码，cnn1是第一个(更复杂的模型)，尝试获得一个更简单的模型来适应，并在这两个模型上都出现错误：
这些形状如下：
xtrain (5206, 19, 4)
ytrain (5206, 4)
xvalid (651, 19, 4)
yvalid (651, 4)
xtest (651, 19, 4)
ytest (651, 4)
我尝试了所有我能想到的内核大小和节点的组合，尝试了两种不同的模型构建。
model_cnn1.add(keras.layers.Conv1D(32, (4),
浏览 1提问于2019-05-11得票数 1
1回答
用于手写文本识别的模型
、、、
我一直在尝试创建一个模型，它可以在给定图像的情况下读取其中的文本。我试图通过实现cnn、rnn和ctc来做到这一点。我正在和TensorFlow和Keras一起做这件事。有几件事让我感到困惑。为了读取个位数，我理解模型中的最后一层应该有9个节点，因为这些都是选项。然而，对于阅读单词，不是有无限多个选项，那么我的最后一层应该有多少个节点。此外，我对如何将ctc添加到我的Keras模型中感到困惑。它是作为损失函数吗？
浏览 0提问于2020-06-27得票数 1
1回答
我有一个问题，似乎在Keras中没有直接的解决方案。我的服务器运行在带有后端tensorflow的keras的ubuntu14.04上。
以下是问题所在：
我有两个输入男高音的形状：Input(shape=(30,125,1))，它们每个都被馈送到下面三层的级联中：
CNN1 = Conv2D(filters = 8, kernel_size = (1,64) , padding = "same" , activation = "relu" )
CNN2 = Conv2D(filters = 8, kernel_size = (8,1) , padding =
浏览 1提问于2018-01-11得票数 0
我在Colab上使用kerastuner时遇到了一些问题。这是我的代码： def build_model(hp):
input_ = Input(shape=(20,20,1))
cnn_out1 = Conv2D(filters=16, kernel_size=hp.Int('kernel_size', 3, 7, step=2, default=3) , name='con1',
use_bias=True, activation = tf.nn.relu, kernel_regularizer=keras.
浏览 47提问于2020-10-17得票数 3
--我不知道为什么在运行下面的代码时会出现这个错误
CNN.fit(X_train_vector, y_train, epochs=10)
我的CNN代码是：
CNN = tf.keras.models.Sequential()
CNN.add(tf.keras.layers.Conv1D(120, kernel_size=3, padding='valid', activation='relu', input_shape = (21367, 9000)))
CNN.add(tf.keras.layers.MaxPooling1D(2))
CNN.add(tf.
浏览 12提问于2022-05-21得票数 1
回答已采纳
因此，我使用在应用Image_data_generator时可用的samplewise_std_normalization预处理功能，使用Keras训练了一个CNN。
但是，当我尝试仅对一张图像进行预测时，CNN无法工作(显然)，因为我在导入一张图像时没有执行这一预处理。
有没有人知道代码应该是什么样子，只导入一张图片，然后应用这个预处理函数并将其输入到CNN中？
浏览 0提问于2018-09-25得票数 0
1回答
为了好玩，我尝试创建一个神经网络，它可以检测一个球在1.5秒内连续两次反弹的时差(t2 - t1) (不考虑第三次反弹)。“我们的想法是，如果你有前两次反弹的时差，你可以通过一个物理公式来计算初始反弹高度。”
CNN的输入是一个谱图图像，如下所示。输出是一个神经元，它将输出第一次反弹和第二次反弹之间的时间差(t1第一次反弹- t2第二次反弹)。总的来说，这个CNN有1000个样本。
前两次反弹可以有相同的时间差，但被放置在其他地方。例如，一个样本可能是t2-t1=0.810-0.530=0.280，另一个样本可能是0.980-0.7=2.80。这在示例1和示例2中是明确的。
下面是完整的代
浏览 4提问于2021-10-03得票数 0
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