无法拟合模型lenet
无法拟合模型LeNet是指在使用LeNet模型进行训练时，出现了无法达到预期效果的情况。LeNet是一个经典的卷积神经网络模型，由Yann LeCun等人于1998年提出，主要用于手写数字识别任务。
无法拟合模型LeNet可能出现的原因有多种，以下是一些可能的原因和解决方法：
- 数据集不足：如果训练数据集过小或者样本分布不均衡，可能导致模型无法充分学习到数据的特征。解决方法是增加训练数据量，或者使用数据增强技术来扩充数据集。
- 学习率设置不当：学习率过大或过小都可能导致模型无法收敛或收敛速度过慢。可以尝试调整学习率的大小，使用学习率衰减策略或者自适应学习率算法（如Adam）来优化模型的训练过程。
- 模型复杂度不合适：LeNet模型相对简单，对于一些复杂的任务可能不够强大。可以尝试增加模型的深度或者宽度，引入更多的卷积层、池化层或全连接层来增加模型的表达能力。
- 激活函数选择不当：LeNet模型中使用的是sigmoid激活函数，但在一些场景下，如图像分类任务，ReLU等激活函数可能更适合。可以尝试使用其他激活函数来改善模型的性能。
- 参数初始化不合适：模型参数的初始化对于模型的训练起着重要的作用。可以尝试使用不同的参数初始化方法，如Xavier或He等，来提高模型的训练效果。
- 训练过程中出现过拟合：如果模型在训练集上表现良好但在测试集上表现较差，可能是由于模型过拟合了训练数据。可以尝试使用正则化技术（如L1或L2正则化）来减小模型的复杂度，或者使用Dropout等方法来随机丢弃部分神经元，以减少过拟合的风险。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 数据集：腾讯云数据集服务（https://cloud.tencent.com/product/tcdata）
- 模型训练：腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tensorflow）
- 模型部署：腾讯云AI推理（https://cloud.tencent.com/product/tia）
- 模型监控：腾讯云智能监控（https://cloud.tencent.com/product/monitoring）
- 模型优化：腾讯云AI加速器（https://cloud.tencent.com/product/ai-accelerator）
- 模型管理：腾讯云模型管家（https://cloud.tencent.com/product/modelhouse）
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我在keras中使用了一个经过调整的LeNet模型来进行二进制分类。我有大约25万个训练样本，比例为60/40。我的模特训练得很好。第一个历次精度达到97 %，损失0.07。经过10个历元，精度达到99 %以上，损失0.01。当模型改进时，我使用CheckPointer来保存它们。
在11世纪前后，准确度下降到55 %左右，损失在6左右。这怎么可能呢？是不是因为模型不能更精确，它试图找到更好的权重，但完全没有做到这一点？
model是对LeNet模型：的一种修改
lenet_model = models.Sequential()
lenet_model.add(Convolution2D(f
浏览 2提问于2017-06-12得票数 5
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我是初来乍到的首席执行官，因此，我试图玩MNIST数据集。我运行了以下命令
./data/mnist/get_mnist.sh
./examples/mnist/create_mnist.sh
./examples/mnist/train_lenet.sh
我没有更改过caffe中的任何文件，只执行了上面的3行。
我的示例/mnist文件夹结构如下：
examples/mnist/
|-- convert_mnist_data.cpp
|-- create_mnist.sh
|-- lenet_adadelta_solver.prototxt
|-- lenet_auto_solver.pro
浏览 0提问于2016-03-14得票数 0
在caffe框架中使用10k图像训练lenet模型后，我得到了包含权重和误差的模型lenet_iter_4000.caffemodel。我在caffe中做了预测测试图像分类的工作，现在我想在OpenCV中通过加载测试图像的caffemodel模型来做分类，有人能帮我看看如何结合caffe和OpenCV来预测新图像吗？
浏览 0提问于2016-04-29得票数 2
1回答
所以我有个问题，现在我被困在这件事上了
我试着理解并重复一个关于对抗性例子的jupyter教程。然而，当我加载一个模型时，取决于它是如何完成的，这两个模型的准确性有很大的差别：-当它在类中加载时，没有问题--当它在jupyter上加载时，精度会下降
该类使用以下行：
from keras.models import Sequential, load_model
class Lenet:
def __init__(self, epochs=200, batch_size=128, load_weights=True):
self.name = '
浏览 0提问于2018-04-10得票数 0
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菜鸟到咖啡馆。
我正在尝试使用Caffe深度学习框架在MNIST数据集上使用经过训练的卷积神经网络。
跟着走。
成功采取的步骤：
./data/mnist/get_mnist.sh
./examples/mnist/create_mnist.sh
./examples/mnist/train_lenet.sh
模型已训练并停止，并显示以下消息：
I1203 solver.cpp:133] Snapshotting solver state to lenet_iter_10000.solverstate
I1203 solver.cpp:78] Optimization Done.
现在，我不确
浏览 9提问于2017-06-14得票数 1
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我已经成功地使用LeNet模型来训练我自己的数据集使用暹罗网络使用这个。现在我想使用AlexNet，因为我认为它比LeNet更强大。能否有人提供指南或教程，以使用AlexNet在暹罗网络。
浏览 2提问于2017-02-15得票数 1
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因此，我刚开始尝试使用MNIST数据集来构建一个模型，我执行了以下指令：
./data/mnist/get_mnist.sh
./examples/mnist/create_mnist.sh
./examples/mnist/train_lenet.sh
在最后一条指令的末尾，控制台上打印了一系列输出，最后几行是：
I0315 08:46:40.755457 2430 sgd_solver.cpp:106] Iteration 9900, lr = 0.00596843
I0315 08:46:48.754673 2430 solver.cpp:454] Snapshotting to b
浏览 1提问于2016-03-15得票数 1
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在Caffe框架中对LeNet模型进行2类10k图像训练后，得到了包含权重和偏倚的lenet_iter_4000.caffemodel模型。我想一次检查5k新测试图像的准确性(这不是训练时测试图像的一部分)，我为所有这些5k图像创建了lmdb文件。我知道如何使用以下方法测试这些图像。
./build/tools/caffe test --model=examples/mnist/lenet_train_test.prototxt --weights=examples/mnist/lenet_iter_4000.caffemodel
但是我不能在训练的时候获得精确，如果我们把test_inter
浏览 6提问于2016-07-02得票数 2
我也在上发布了这个问题。
我正在尝试加载一个先前保存在教程之后的文件中的模型。我使用的命令与本教程中显示的命令完全相同，但我遇到了以下错误消息：
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 153, in <module>
num_epoch=num_epoch)
File "/home/mypath/software/try_mxnet2/mxnet/python/mxnet/module/base_module.py", line 496, in fit
浏览 2提问于2017-09-25得票数 0
1回答
我正在尝试使用mnist示例中经过训练的LeNet模型来对给定图像中的数字进行分类。我跟随读取图像(尽管是ImageNet数据)并对其进行分类。我对Imagenet中的sysnet文件是什么以及如何将其用于分类感到困惑。另外，我们是否需要一个用于Lenet的标签文件来对手写数字进行分类，如果需要，如何创建一个标签文件，以及格式应该是什么？
浏览 0提问于2016-12-16得票数 0
2回答
如何计算模型中的参数数量，例如用于mnist的LENET，或用于imagent模型的ConvNet等。在caffe中是否有任何特定的函数来返回或保存模型中的参数数量。问候
浏览 2提问于2015-05-23得票数 10
2回答
我使用Keras来解决二进制分类问题。我使用的是LeNet的以下改编：
lenet_model = models.Sequential()
lenet_model.add(Convolution2D(filters=filt_size, kernel_size=(kern_size,
kern_size), padding='valid', input_shape=input_shape))
lenet_model.add(Activation('relu'))
lenet_model.add(BatchNormalizatio
浏览 3提问于2017-07-12得票数 0
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我有一个预先训练过的模型LeNet5从零开始定义。我正在执行修剪过滤器在卷积层中，在下面显示的模型。
class LeNet5(nn.Module):
def __init__(self, n_classes):
super(LeNet5, self).__init__()
self.feature_extractor = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=20, kernel_size=5, stride=1),
浏览 3提问于2021-09-23得票数 0
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我有以下代码，它在Keras中使用经过预先训练的ResNet50模型和imagenet DataSet：
from keras.applications.resnet50 import ResNet50
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions
import numpy as np
model = ResNet50(weights='imagenet')
print(model)
fine.
浏览 1提问于2019-03-06得票数 0
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我试图训练LeNet 5的16输出的灰度图像的大小(30x30x1)。我在Keras中使用Adam优化器，对12800个没有丢失和正则化的样本进行了尝试，在400个批次大小为100的历元后，训练准确率达到了100%，而的验证精度达到了65%。
我尝试了增加数据，添加了L2正则化和Dropout，但是验证的准确性并没有得到很大的提高，而不是发散。
，
，
，
，
。
你能建议我如何着手解决这个过度拟合问题(afaik)吗？
浏览 2提问于2020-08-06得票数 0
1回答
下面的代码运行得很好，但是我想使用这个模型和我自己的图像集进行训练和预测，我发现这个模型对我的图像集是最好的，因为它可以识别随机的黑线(数字)，但是我被x_train和y_train部分困住了，我有11个不同的类我自己的图像集，我想把这个模型应用到它们上，但我不知道如何将它们与这个模型联系起来，例如：
train= 'C:\\Users\\min2\\Desktop\\cnn\\train' ---> contains 11 different classes separated by folders
test= 'C:\\Users\\min2\\Deskt
浏览 21提问于2021-05-21得票数 0
我想通过Tensorflow在FlowNetCorr上实现图2中的模型。
虽然我知道LeNet或Alexnet的基本实现，但是很难编写更复杂的模型。
我不知道如何通过Tensorflow实现相关层。是否有任何推荐材料或建议？
浏览 3提问于2016-12-23得票数 1
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2回答
如何正确地将Lenet模型(输入32x32、5层、10个类)转换为Tensorflow Lite？我使用了这行代码，但它给了我非常糟糕的信心，在安卓，。所有的信心都在0.1左右，或10%左右。
这是我使用的代码
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
converter.post_training_quantize = True
tflite_model = converter.convert()
open
浏览 6提问于2020-06-20得票数 2
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在处理这些条款时，我总是迷失方向。特别是关于这种关系的问题，如低拟合-高偏差(低方差)或过拟合-高方差(低偏差)。以下是我的论点：
来自维基：
在统计中，**过度拟合是“产生一种分析，该分析与某一特定数据集过于密切或准确地对应，因此可能无法拟合额外的数据或可靠地预测未来的观测”。1--过度拟合模型是一种统计模型，包含比数据更多的参数。2的本质是在不知情的情况下提取一些剩余的变化(即噪声)，就好像这种变化代表了底层的模型结构一样。3.：45次拟合发生在统计模型不能充分捕捉到数据的底层结构时。未拟合的模型是一个模型，其中一些参数或术语会出现在一个正确指定的模型中。2。
基于这一定义，拟合不足和过度
浏览 0提问于2021-08-15得票数 1
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我刚刚开始了解基于回归模型的建模技术，并使用了MATLAB曲线拟合工具箱和。我有根本性的疑虑，无法继续下去。我有一个包含k=100数据点的向量集，我想要将它们依次拟合到AR模型、MA模型、ARMA模型中，看看哪个更适合y(k+1)=a*y(k)+ b*y(k-1)命令形式的AR(p)模型
coeff = polyfit(x,y,d)
用p个系数表示模型的阶数(AR(p))，拟合次数为d=1的多项式。但是我只有一组数据，是角度moment.So的记录，函数签名的第一个参数(x)是什么，比如x，y，那么，如果线性模型不够好，我可能不得不选择非线性models.Can，请用代码片段引导，拟合，检查
浏览 1提问于2013-03-11得票数 4
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考虑以下MNIST的LeNet模型 import torch
from torch import nn
import torch.nn.functional as F
class LeNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(LeNet, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 20, 5, 1)
self.conv2 = nn.Conv2d(20, 50, 5, 1)
self.fc1 = nn.Linear(4*4*50, 50
浏览 10提问于2020-07-12得票数 1
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1回答
我有Xilinx背景，现在我碰巧在Altera设备上写了一些代码。我有一个关于产生后合成模型(也是后拟合)的问题。在Xilinx上，我有netget，可以生成verilog或vhdl后合成模型，我的设计可以自由使用，例如在iverilog编译器中。I quartus ii我找到了quartus_eda工具，但我无法执行我想要的，我可以生成*.vo文件，这些文件看起来很好，但我无法找到库来覆盖在那里使用的元素。我正在使用--tool=modelsim。我该在哪里照顾他们？
浏览 3提问于2015-09-28得票数 0
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车牌识别的预训练LeNet模型
、、、、
我通过LeNet tensorflow和python实现了模型的一种形式，用于汽车车牌识别系统。我的模型只对我的火车数据进行培训，并对测试数据进行测试。我的数据集包含分割图像，其中每个图像中只有一个字符。，这是我的看起来的样子。我创建的模型表现不太好，所以我现在正在寻找可以通过传输学习使用的模型。由于大多数模型已经在庞大的数据集上进行了培训，我查看了一些模型，如AlexNet、ResNet、GoogLeNet和Inception v2。这些模型中的大多数没有接受过我想要的数据类型的培训，比如字母和数字。。
问题：，我应该继续使用其中的一个模型，并在我的数据集上对它们进行培训，还是有更好的模型来
浏览 0提问于2018-06-11得票数 1
我最近开始研究目标检测算法。我经常遇到这样的模型，其基础网络是LeNet或PVA-Net，然后是用于检测的不同架构或模型。但是我从来没有理解过这些基础网络和检测网络是如何帮助的，以及如何选择特定的模型作为基础网络或检测网络？
浏览 33提问于2019-04-30得票数 0
我想在一个名为digit_test by os.listdir的子文件夹中读取所有图像。
file_pathname = './digit_test'
for filename in os.listdir(file_pathname):
print(filename)
img = cv2.imread(file_pathname+'/'+filename)
但是，它显示出现了异常: FileNotFoundError
[WinError 3] The system cannot find the specified path.: './d
浏览 2提问于2021-12-08得票数 3
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1回答
我一直看到LeNet习惯于使用卷积网络？我想知道为什么LeNet被称为LeNet？是什么的缩写吗？LeNet和卷积神经网络有什么区别吗？谢谢!
浏览 0提问于2016-05-27得票数 2
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我的意思是，我有一组由佳能单反和其他移动相机拍摄的图像。我想训练一个LeNet模型。我是否可以将这两个集合用作单个数据集
浏览 27提问于2021-03-21得票数 0
我正在尝试用TensorFlow 2的模型子类创建一个LeNet-300-100稠密神经网络。我所拥有的代码如下：
batch_size = 32
num_epochs = 20
# Load MNIST dataset-
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
X_train = X_train.astype('float32') / 255.0
X_test = X_test.astype('float32') / 255.0
# Conve
浏览 2提问于2020-12-18得票数 2
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我正在尝试使用scikits学习使用岭回归来拟合线性模型。我想做的是使用交叉验证来拟合许多不同的模型，然后查看参数系数，看看它们在不同的CV拆分上有多稳定。(或者将它们加在一起求平均值)。
当我尝试使用交叉验证例程来拟合模型时(例如，使用KFold和cross_val_score函数的实例)，我会得到每个CV拆分的分数列表，但没有得到在每次拆分时计算的拟合系数值。有没有办法让我访问这些信息？它显然是在每次迭代中计算出来的，所以我假设肯定有一种方法来报告这一点，但我一直无法弄清楚……
编辑:为了澄清，我不是在寻找我在拟合中指定的参数(例如，alpha值)，我在回归中寻找拟合的系数值。
浏览 1提问于2013-12-10得票数 2
0回答
嘿，我有一个简短的问题，关于用R拟合arima模型。我有一个包含多个NA值的大型数据集，我无法删除它们。
所以需要找出一种方法，用arima对我的数据进行建模，其中包含那些缺失值。因此，在AIC值的帮助下，我认为最好的模型是ARIMA2，0，2，但是如果我尝试拟合这个模型，我得到的结果是: Null
有没有人知道我该怎么做？
我用来拟合这个模型的代码是
fitted(final.arima)
我尝试了我所知道的所有方法来处理缺失值
浏览 3提问于2016-07-12得票数 0
1回答
我们可以使用six.moves.cPickle在python中保存和加载对象。
我使用以下代码保存并重置了LeNet的参数。
# save model
# params = layer3.params + layer2.params + layer1.params + layer0.params
import six.moves.cPickle as pickle
f = file('best_cnnmodel.save', 'wb')
pickle.dump(params, f, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL)
f.clos
浏览 1提问于2016-09-02得票数 0
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1回答
我使用lenet网络在mathematica中训练了一个cnn，并将其导出为MXnet。如何在python中使用导出的JSON和PARAMS进行预测？如何加载模型？我找不到对此有用的示例或文档。我使用的是python 3.6和anaconda。
浏览 0提问于2018-04-22得票数 0
我是tensorflow的初学者。我刚刚尝试为mnist数据安装一个简单的LeNet-5。
我的训练和测试数据是第一次以Numpy格式。即(60000，28，28)。然后我把我的模型设置如下。
model_LeNet5 = Sequential([
layers.Conv2D(6, kernel_size=3, strides=1, input_shape=(28, 28, 1)),
layers.MaxPooling2D(pool_size=2,strides=2),
layers.ReLU(),
layers.Conv2D(16,kernel_size
浏览 3提问于2022-02-09得票数 2
3回答
加速R中的lmer函数
、、、
在使用R包改善线性混合效应模型的模型拟合时间时，我想分享我的一些想法。
数据集大小：数据集大约由400.000行和32列组成。不幸的是，无法分享关于数据性质的任何信息。
假设和检查：假定响应变量来自正态分布。在模型拟合之前，利用相关表和R.
为了帮助收敛，对连续变量进行了缩放。
模型结构：模型方程包含31个固定效应(含截距)和30个随机效应(不含截距)。随机效应是随机对一个特定的因素变量，有2700水平。由于随机效应之间存在独立性，所以协方差结构是方差分量。
模型方程示例：
lmer(Response ~ 1 + Var1 + Var2 + ... + Var30 + (Var1-1| Gro
浏览 14提问于2015-08-24得票数 19
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使用以下方法保存Py手火炬模型(图、权重和偏倚)：
torch.save(self.state_dict(), file)
满载：
self.load_state_dict(torch.load(file))
但是，如果参数被更改，模型将不会加载错误--例如：
RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for LeNet5:
size mismatch for conv1.weight:
是否可以在改变大小的情况下加载到模型中？在初始化(如果有更多的权重)和剪辑(如果有较少的权重)的剩余权重？
浏览 0提问于2019-06-30得票数 1
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1回答
我正在训练一个具有不同超参数的神经网络，并希望绘制出不同的结果，以便比较哪一个的性能更好。
我现在有一个插件来做这件事，但是我想自己用matplotlib来做。我想复制下面的图片。
也就是说，我想把“激活”和“精确”相提并论。
我做了下面的代码。
ss = df.groupby("Activation")["Accuracy"]
ss.plot(x='Activation', y='Accuracy', style='.')
我想我应该用groupby()来做这个，但是我什么也得不到，我不清楚这是否是最好
浏览 2提问于2021-08-31得票数 1
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我已经使用MXnet训练了一个网络，但不确定如何保存和加载参数以供以后使用。首先，我定义并训练网络：
dataIn = mx.sym.var('data')
fc1 = mx.symbol.FullyConnected(data=dataIn, num_hidden=100)
act1 = mx.sym.Activation(data=fc1, act_type="relu")
fc2 = mx.symbol.FullyConnected(data=act1, num_hidden=50)
act2 = mx.sym.Ac
浏览 2提问于2017-11-09得票数 3
2回答
我希望将每个纪元信息存储在日志文件中，以查看准确性与纪元的关系，但我无法记录。为什么？
mnist = mx.test_utils.get_mnist()
batch_size = 100
print(os.getcwd())
log_file = '1.log'#''process_fold_' + str(0) + '_trial_' + str(1) + '.log'
logging.basicConfig(format='%(asctime)s %(levelname)s - %(message)s&#
浏览 1提问于2017-12-21得票数 1
1回答
这可能更多的是一个理论问题，而不是一个与代码相关的问题。在我目前的工作中，我发现我自己估计/预测(最后一个更机会主义的)非洲一条给定河流的水位。
重点是我正在开发一个简单的多元回归模型，它需要超过15年的历史水位和降雨量(来自不同地点)来生成水位估计。
我不太习惯使用机器学习或其他正确的名称。我更习惯于建模数据和生成拟合(当前数据可以用非对称高斯函数和sigmoids函数结合低阶多项式完美地定义。
所以重点是，一旦我有了一个多元回归模型，我的同事建议我不要使用拟合数据进行估计，而是使用所有原始数据。由于他们无法向我解释原因，我尝试使用拟合数据作为原始输入(在我的辩护中，所有拟合模型的中位数具有
浏览 7提问于2020-02-04得票数 1
回答已采纳
最近，我一直在尝试将许多随机效应模型拟合到相对较大的数据集中。假设大约有5万人(或更多)在25个时间点观察到。有了这么大的样本数量，我们就包括了很多我们正在调整的预测因子--也许是50个左右的固定效应。我用R中的lme4::glmer将模型拟合成二进制结果，并对每个主题进行随机截取。我不能详细介绍数据，但是我使用的glmer命令的基本格式是：
fit <- glmer(outcome ~ treatment + study_quarter + dd_quarter + (1|id),
family = "binomial", data = d
浏览 9提问于2017-06-21得票数 10
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我是一个深度学习的初学者。对于卷积网络，例如lenet-5，在C1层中有6个特征映射。每个特征映射都与一个唯一的卷积核(5x5矩阵)相关联。
同一图层中的任意两个特征地图之间有什么不同？对于像MNIST (没有RGB)这样的黑白图像数据集，人们仍然使用6个特征映射。
我猜，最初，这6个卷积核是随机生成的5x5矩阵。因此，当相同的输入图像被投影到不同的特征映射时，特征映射的输出将不同。这是主要的动机，对吧？
浏览 0提问于2016-01-21得票数 0
我正在使用Caffe ()进行图像分类。我正在Windows上使用它，一切似乎都编译得很好。
为了开始学习，我遵循了MNIST教程()。我下载了数据并运行了..\caffe.exe train --solver=...examples\mnist\lenet_solver.prototxt.它运行了10.000次迭代，打印出精度为98.5%，并生成了两个文件: lenet_iter_10000.solverstate和lenet_iter_10000.caffemodel。
所以，我认为尝试对自己的形象进行分类会很有趣，这应该很容易，对吧？
我可以找到这样的资源：，告诉我如何准备，训练和计时我
浏览 0提问于2016-10-10得票数 0
1回答
如何绘制回归模型图？
、、、
我使用混合线性回归拟合(Mixedlm)将数据拟合到多项式方程：
Y=a+ bx + cx2
模型给出了a，b和c，我想快速创建多项式曲线的图形。
有没有一种快速的方法，不用手动输入公式中的所有参数？
我读到过coefplot2，但我无法在python上安装它，欢迎任何建议，谢谢
浏览 54提问于2018-08-18得票数 -3
回答已采纳
我正在寻找一种正确的方法来保存，load，并在单个图像文件上制作一些预测，使用Theano CNN (LeNet)训练的模型。我已经做了西亚诺LogisticRegression和MLP，它工作得很好。但我找不出CNN怎么做。实际上，我不确定在保存过程中应该存储哪些参数，因为有更多的层。
浏览 1提问于2016-07-27得票数 0
由于ONNX支持有限的模型，所以我试图通过直接指定参数来完成这一转换，但是所获得的tensorflow模型未能显示出所需的精度。详情如下：
源模型是在MNIST数据集上训练的Lenet。
我首先使用model.named_parameters()提取每个模块及其参数，并将它们保存到字典中，其中键是模块的名称，值是参数
然后，我构建并创建了一个具有相同体系结构的tensorflow模型。
最后，将pytroch模型的各层参数赋值给tensorflow模型。
然而，得到的tensorflow模型的精度仅为20%左右。因此，我的问题是，是否可以用这个方法来转换火把模型呢？如果
浏览 4提问于2019-10-31得票数 1
回答已采纳
2回答
我使用Python3.8和PyTorch 1.7手动分配和更改神经网络的权重和偏差。作为一个例子，我定义了一个LeNet-300-100完全连接的神经网络来训练MNIST数据集.类定义的代码是：
class LeNet300(nn.Module):
def __init__(self):
super(LeNet300, self).__init__()
# Define layers-
self.fc1 = nn.Linear(in_features = input_size, out_features = 300)
浏览 7提问于2021-03-20得票数 4
回答已采纳
我得到了这个错误，但不知道原因。
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\JoshG\PycharmProjects\LeNet\LeNet.py", line 134, in <module>
train_generator.fit(xtrain.reshape(704, 227, 227))
ValueError: cannot reshape array of size 36070300 into shape (704,227,227)
下面是导致错误消息的行。
#Import the p
浏览 3提问于2022-06-23得票数 0
1回答
我想得到一个线性模型的拟合值，其中包含一个限制的三次样条项通过rms::rcs()拟合，以传递到一个效果图。问题是，当我试图传递一个带有effects项的模型时，我通常用来获得拟合值的包rcs会抛出一个错误。
这里有一个最小的reprex：
library(rms)
library(effects)
mod <- lm(Sepal.Length ~ rcs(Sepal.Width, 3), iris)
Effect("Sepal.Width", mod)
##Error in rcspline.eval(x, nk = nknots, inclx = TRUE, pc =
浏览 1提问于2018-11-10得票数 0
回答已采纳
我用Keras/TensorFlow训练了LeNet5 CNN。我使用TensorFlow Lite来量化FP32权重，并激活INT8。我提取并可视化了重量，偏倚，零分的鳞片，多亏了尼特恩.
我需要用C语言设计LeNet5 CNN。在FP32格式中，我的模型推理工作得很好。但是，我不明白用INT8格式进行推断的要点。
从“有效整数-算术推理的神经网络量化和训练”：中，作者详细描述了用量化INT8卷积进行推理的工作流程:在输入和权值之间的卷积步骤之后的，然后加上偏差，作者精确地说明了从INT32到INT8的降尺度是由M= (S1*S2)/S3定义的M常数完成的。
S1是输入的规模。对我来说，S2
浏览 17提问于2021-12-22得票数 0
我正在使用R中的eRm软件包来使用部分信用模型来检查临床评估量表的性质。我知道如何从一个简单的拟合PCM中提取人的能力估计(thetas)，但我有一个具有重复观测的数据集(大约250个人对仪器的1200次观测)。为了不违反有条件独立性的假设，我将PCM与从每个研究对象中随机抽取的单个观测数据进行了拟合。这一切都是可行的，但我现在想要使用安装的PCM来为其余的~950个未用于拟合模型的观测生成人的能力估计；我无法从eRm包文档中看出如何做到这一点？
建议非常感谢
浏览 2提问于2020-05-27得票数 0
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