(img_height, img_width, img_ch))conv1 = BatchNormalization(scale=False, axis=3)(conv1)conv1 = Conv2D(n_filters, (k, k),padding=padding)(conv1)
conv1 = BatchNorm
浏览 21提问于2018-08-26得票数 5
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, activation='relu'), Conv2D(64,3,3, activation='relu'), BatchNormalization(axis=1), Batch
浏览 0提问于2017-08-05得票数 1
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)), Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), activation='relu', padding='valid'), Conv2D(filters=128, kernel_size=(3,=(3
浏览 0提问于2021-02-11得票数 1
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我试图通过阅读一些代码来理解CNN的原理。我看到了以下内容。keras.layers.convolutional import Convolution2Dfrom keras.layers.normalization import BatchNormalizationfrom keras.layers.advanced_activations import LeakyReLU
def Convolution(f, k=3, s=2, border_mode='sam
浏览 3提问于2019-07-09得票数 0
到目前为止，我试图解决这个问题已经有24小时了，但不幸的是我没能想出什么办法。 BatchNormalization(axis=1),
Conv2D(32,(3,3),='relu',padding='
浏览 6提问于2017-09-14得票数 0
(axis=output)(x)) x = (BatchNormalization(axis=output)(x))
# (("relu&
浏览 6提问于2020-01-06得票数 0
我正在尝试实现用于视频分类的S3D[]，并且遇到了BatchNormalization的问题。print(tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3)(example_tensor))
#print(tf.keras.layers.BatchNormalization(ax
浏览 16提问于2022-02-14得票数 0
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如何解决验证精度波动的问题？
、、、、
每件事都给了我验证准确性的波动。我尝试了keras中的所有激活函数，但是，我仍然会看到val_acc中的波动。3), padding = "same")(inpt) x = BatchNormalization(axis =)
浏览 2提问于2020-01-04得票数 0
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在Keras中实现剩余网络时出现了一个错误。下面是给出错误的代码(错误来自函数定义的最后一步的第一行)：import numpy as npfrom keras.layers import(axis = 3, name = bn_name_base + '2a')(X)
# Second component of m
浏览 1提问于2019-09-13得票数 4
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我正在尝试重新创建一个模型，并重新生成它发表的结果。我使用TF-2.0，我认为模型是用Theano后端编写的。该模型来自github中的这个，用于上下文。))) model.add(keras.layers.BatchNormalization(axis=1))())
model.add(keras.layers.BatchNormalization(axis</em
浏览 0提问于2019-06-07得票数 2
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我使用了带有512x512x1输入形状的unet模型，但我有一个问题。我得到了一个ValueError :维数必须相等。我知道输入形状出了问题。= Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same') (batch1)
batch1 = BatchNormalization(axis, (3, 3), activation='relu', paddi
浏览 1提问于2021-06-13得票数 0
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当我训练InceptionV3时，模型似乎是过拟合的，但我不确定这一点，因为训练损失约为0.6，而有效性损失约为训练损失的10倍，如图2所示 ? 两个模型都增加了3个致密层。我附上了代码以供参考。我无法解释为什么更大的模型(VGG)不能与这个数据集过度拟合，但InceptionV3可以。我能给你一些建议吗? InceptionV3出了什么问题？x = BatchNormalization(axis=-1)(x)
x
浏览 14提问于2020-03-31得票数 0
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如果我想在Keras中使用BatchNormalization函数，那么我只需要在开始时调用它一次吗？我不知道该把它打到哪里。下面是我尝试使用它的代码：keras.layers.normalization.BatchNormalization(epsilon=1e-06, mode=16, show_accuracy=True, validation_split=0.2, verbose = 2)
我之所以这样问，是因为如果我在第二行运行代码，包括批处理规范化，如果我在没有第
浏览 562提问于2016-01-11得票数 195
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我知道这是非常少的数据，所以我想使用增强。model.add(Activation('relu'))model.add(Activation('relu'
浏览 6提问于2017-09-23得票数 0
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如何在残差网络中一起添加层
、、、、
3), padding="same", strides=(1, 1), name="con_layer1")(X1) X = Activation("relu")(X)
X = BatchNormalization(axis</
浏览 5提问于2020-01-30得票数 0
1回答
合并不同的CNN模型
、、、、
我们是数据科学的新手，我们正在尝试合并两个不同的CNN模型(一个有2个班级，另一个有3个班级)。('relu')) model.add(Convolution2D(128, (3,3), paddingBatchNormalization(axis=chanDim))
model.add(MaxPooli
浏览 35提问于2020-08-30得票数 2
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3), padding="same", strides=(1, 1), name="con_layer1")(X1) X = Activation("relu")(X)
X = BatchNormalization(axis</
浏览 20提问于2020-01-29得票数 0
我想冻结我的模型中的单个卷积层，我通过在卷积层中传递类似于密集层Dense(32, trainable=False)的traninable=False参数来实现model.add(BatchNormalization(axis=-1))model.add(Conv2D
浏览 4提问于2018-01-17得票数 2
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我是否可以使用GridSearch或RandomizedSearch进行图像分类来调整keras模型中的超参数？我想根据狗和猫的数据集对狗和猫进行分类。model.add(BatchNormalization(axis=chanDim)) model.a
浏览 0提问于2018-07-30得票数 0
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(axis = 3, name = bn_name_base + '2c')(X) # <<< X = BatchNormalization(axis = 3, name = bn_name_base= glorot_uniform(seed=0))(X_shortcut)
X_shortcut = BatchNormalization(axis = 3, name = bn_name_base
浏览 1提问于2020-02-16得票数 0
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