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回答
h2o自动编码器高错误(h2o.mse)
、
我正在尝试使用h2o的
深度
学习
功能来创建一个自动编码器。我将一组
大小
约为4000x50的
数据
提供给
深度
学习
函数(隐藏节点c(200)),然后使用h2o.mse检查其错误,我得到了大约0.4,一个相当高的值。有没有什么办法可以通过改变
深度
学习
函数中的一些东西来减少这个错误?
浏览 0
提问于2016-06-09
得票数 1
2
回答
当输入的
大小
不同时,如何进行机器
学习
?
、
、
在标准的食谱机器
学习
中,我们在一个矩形矩阵上操作;也就是说,我们所有的
数据
点都具有相同数量的特征。我们如何处理所有
数据
点都具有不同数量的特征的情况?我认为正常的方法是从这些不规则
大小
的
数据
中提取规则
大小
的特征。但我最近参加了一个关于
深度
学习
的演讲,演讲者强调,
深度
学习
者能够自己
学习
适当的特征,而不是从
数据
中手工制作特征。但是,如果输入层不是固定
大小
的,我们如何使用
浏览 3
提问于2015-03-03
得票数 7
1
回答
H2o flow automl临时样本框架
、
、
、
、
我有一个很大的框架,使用了h2o flow run automl和
深度
学习
算法。然而,训练指标是在“临时样本帧”上计算的。我找不到任何关于这方面的信息。
浏览 17
提问于2019-11-05
得票数 1
回答已采纳
1
回答
深度
学习
:在较小一部分
数据
上开始培训是否有意义?
、
、
、
、
我用一小部分
数据
训练了一个
深度
神经网络,使我能够在短时间内经历多个时代,使模型能够合理地运行,然后给出整个
数据
集(10倍以上的
数据
),并进一步改进。当我只给出整个
数据
集时,模型似乎表现得很糟糕,但由于训练所需的额外时间,很难达到许多时代。 我的问题是:用较小的
数据
子集“热身”训练一个大的深层神经网络是有意义的,还是应该总是提供完整的
数据
?当我给出完整的
数据
集时,模型总是预测0,但当我过度适应较小的训练集时,它至少不会总是预测0。
浏览 0
提问于2018-08-17
得票数 4
2
回答
如何减少opencv (用于CvBoost)中
学习
模型的
大小
?
、
、
我用数千兆字节的
数据
训练了分类器,然后把它保存下来。该模型有一个由1000名弱
学习
者组成的树,
深度
为20 (默认设置)。现在,我想加载它来预测实时生产代码中的类。然而,
学习
模式的规模是巨大的(几乎是千兆字节)。我相信这是因为保存函数保存了所有用于
学习
的
数据
,这样就可以正确地更新培训模型。然而,我不需要这个功能在运行时,我只是想使用固定的参数(1000弱
学习
者,等等),这应该不是很多
数据
。 有没有一种方法可以将弱
学习
者的参数保存下来并加
浏览 6
提问于2015-02-24
得票数 1
4
回答
“
深度
学习
需要大
数据
”规则从何而来?
、
、
、
、
在阅读关于
深度
学习
的文章时,我经常会遇到这样的规律:只有当你有大量的
数据
可供使用时,
深度
学习
才是有效的。
浏览 0
提问于2019-02-18
得票数 4
1
回答
TensorFlow:如何确定是否要将训练
数据
集分成几批
、
、
、
、
我正在
学习
TensorFlow (以及一般的
深度
学习
)。我想知道什么时候我们需要将输入的训练
数据
分成几批?我们如何确定批量
大小
?有没有经验法则?谢谢!
浏览 12
提问于2017-01-16
得票数 0
2
回答
计算机视觉
深度
学习
算法的最佳图像PPI
对于使用
深度
学习
的计算机视觉任务,我是否应该担心图像
大小
(例如256×256)或PPI (每英寸像素)? 我发现在计算机视觉/
深度
学习
文献中没有讨论PPI。
大小
为256 x 256的图像的最佳PPI是多少?
浏览 0
提问于2018-05-18
得票数 3
4
回答
具有不同黑色边缘的作物图像
、
、
我有一个图像
数据
集,在将其提供给
深度
学习
算法之前,我需要将其裁剪到相同的
大小
。如下图所示,所有图像都有不同
大小
的黑色边距。任何关于如何裁剪不同边缘
大小
的图像的建议。
浏览 2
提问于2018-10-25
得票数 0
回答已采纳
10
回答
大
数据
对人工智能
深度
学习
有何影响?
、
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
2
回答
为什么NLP和机器
学习
社区对
深度
学习
感兴趣?
、
、
、
、
我是
深度
学习
领域的新手,虽然我做了一些教程,但我无法将概念联系起来或区分开来。
浏览 0
提问于2014-10-11
得票数 28
0
回答
pytorch中具有多类图像输入和单个图像输出的网络怎么来创建训练集?
、
、
.pycharm做
深度
学习
,模型已搭建,但是网络输入和输出不会,已有mat类型的输入和输出
数据
(输入包含四类
数据
,每类
大小
是32×40×157,输入是32×40×157),该怎么来转换和组织
数据
输入到模型当中
浏览 84
提问于2022-11-03
2
回答
如果图像是相同的,CNN能识别出
大小
的差异吗?
、
、
、
CNN能分辨出同一生物体不同
大小
范围之间的区别吗?就像一只小狗对抗一个成年人或者一个孩子对抗一个成年人?或者更像一只大苍蝇和一只小苍蝇,它们看起来一模一样,但只是一个比另一个大?
浏览 0
提问于2019-10-22
得票数 0
1
回答
加载大量图像
数据
的正确方法
、
对于我正在构建的一个
深度
学习
应用程序,我有一个大约50k灰度图像的
数据
集,范围从大约300*2k到300*10k像素。将所有这些
数据
加载到内存中是不可能的,所以我正在寻找一种适当的方法来处理随机批
数据
的读取。一个额外的复杂性是,在构建
深度
学习
模型之前,我需要知道每个图像的宽度,以便在
数据
中定义不同的
大小
桶(例如: 2k-4k,4k-6k,6k-8k,8k-10k。目前,我正在处理一个较小的
数据
集,只需从png文件中加
浏览 3
提问于2016-05-14
得票数 0
1
回答
在深入
学习
中,权重
大小
和模型
大小
有什么区别?
、
、
、
、
在
深度
学习
中,权重
大小
和模型
大小
之间有什么区别?(经常以MB表示)
浏览 20
提问于2022-06-04
得票数 -1
1
回答
深度
学习
数据
准备
、
、
我有一个包含6个类的文本
数据
集。对于每个样本,我都有百分比值,6个百分比值的和是100% (特征是相互关联的)。例如:如何将此
数据
集提供给
深度
学习
算法?实际上,我希望预测准确地以训练
数据
的形式出现。
浏览 2
提问于2018-11-24
得票数 0
7
回答
Heroku:部署
深度
学习
模型
、
、
、
、
我已经开发了一个rest,使用烧瓶公开了Python
深度
学习
模型(CNN用于文本分类)。我有一个非常简单的脚本,它将模型加载到内存中,并输出给定文本输入的类概率。API在本地完全正常工作。该模型的
大小
为83 is,对于
深度
学习
模型来说是相当小的。值得注意的依赖项包括Keras及其tensorflow后端。 我知道您可以在Heroku上使用RAM和磁盘空间的GBs。但瓶颈似乎是鼻涕虫的
大小
。有办法绕过这件事吗?还是Heroku不是部署
深度
学习
模型的正确工
浏览 0
提问于2018-02-17
得票数 11
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1
回答
一段时间内流行的分类算法
、
、
在Francois Chollet (2018)的“与Python一起深入
学习
”一书中,我们可以在1.2.4节中找到: 决策树从
数据
中学到的知识在21世纪初开始受到广泛的研究兴趣,到了2010年,它们往往比内核方法更受青睐特别是,随机森林算法引入了一种鲁棒的、实用的决策树
学习
方法,它涉及到建立大量的专门决策树,然后对它们的输出进行集成。随机森林适用于各种各样的问题--你可以说,它们几乎总是任何浅层机器
学习
任务的第二好算法。当广受欢迎的机器
学习
竞赛网站Kaggle (http://kag
浏览 0
提问于2019-09-21
得票数 2
1
回答
如何改进
数据
少的
深度
学习
模式
、
、
、
、
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
4
回答
使用Python和Keras调整CSV
数据
的
大小
、
、
、
、
我有CSV文件,我需要提供给一个
深度
学习
网络。目前,我的CSV文件
大小
为360*480,但网络限制它们的
大小
为224*224。我正在使用Python和Keras作为
深度
学习
部分。那么我如何调整矩阵的
大小
呢? 我在想,既然高宽比是3:4,所以如果我把它们调整到224:(224*4/3) = 224:299,然后将矩阵的宽度裁剪到224,就可以达到这个目的。
浏览 0
提问于2018-08-14
得票数 4
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