实例归一化 vs 批量归一化
我理解批量标准化通过将激活转向单位高斯分布来帮助更快地训练，从而解决消失梯度问题。在训练时，批量标准化以不同的方式应用（使用每个批次的平均值/方差），而在测试时则使用已确定的运行平均值/方差。 另一方面，实例标准化作为对比标准化，如本文https://arxiv.org/abs/1607.0...
Variable的backward()方法中的参数retain_graph是什么意思？
我正在学习PyTorch神经风格迁移教程，但是我对retain_variable（已弃用，现在称为retain_graph）的使用感到困惑。代码示例如下： class ContentLoss(nn.Module): def __init__(self, target, weight...
将Keras模型转换为C++
我正在使用Keras（与Theano一起）训练我的CNN模型。 有谁知道如何在我的C ++应用程序中使用它吗？ 有人尝试过类似的事情吗？ 我想编写一些Python代码，以生成具有网络功能的C ++代码 - 对此有什么建议吗？ 我在这里找到了一个类似的问题如何在C ++中使用Tensorflo...
Conv1D中形状的维度
我尝试使用一个卷积神经网络层来构建模型，但是遇到了一些问题。 实际上，编译器告诉我： ValueError: 检查模型输入时出错：预计 conv1d_1_input 具有3个维度，但得到的数组形状为 (569, 30) 这是我的代码：import numpy from keras.mode...
2-D卷积作为矩阵乘法
我知道，在一维情况下，向量a与b的卷积可以通过conv(a, b)或者是对应的Toeplitz矩阵T_a和b的乘积来计算。 但是这个方法可以扩展到二维吗？ 如果给定a = [5 1 3; 1 1 2; 2 1 3]和b=[4 3; 1 2]，是否可以将a转换为Toeplitz矩阵，并像在一...
数值错误：形状（无，1）和（无，2）不兼容。
我正在训练一个面部表情（愤怒 vs 快乐）模型。最后一个密集层的输出以前是1，但是当我预测一张图片时，它的输出总是1，准确率为64％。所以我改成了有2个输出的2。但现在我得到了这个错误：Epoch 1/15 ------------------------------------------...
Keras ValueError: 输入0与层conv2d_1不兼容：期望ndim = 4，但发现ndim = 5。
我已经检查了所有解决方案，但仍然面临着相同的错误。我的训练图像形状是(26721, 32, 32, 1)，我相信它是四维的，但我不知道为什么错误显示它是五维的。 model = Sequential() model.add(Convolution2D(16, 5, 5, border_mo...
如何在TensorFlow中调试NaN值？
我正在运行TensorFlow，我的代码中出现了一个NaN值。我想知道是什么导致了这个问题，但我不知道该如何解决。在“普通”的过程式程序中，我通常会在操作执行之前写一个print语句以便找到问题所在。但在TensorFlow中，我无法这样做，因为我首先需要声明（或定义）图形，所以在图形定义中添...
卷积神经网络 - 图像调整大小与填充（保持宽高比还是不保持？）
通常人们在训练卷积神经网络时，会将任何图像简单调整为正方形（例如resnet采用224x224的正方形图像），但我认为那样看起来很丑，尤其是当宽高比不为1时。 实际上，这可能会改变正确答案。例如，专家给出扭曲图像的标签可能与原始图像不同。 因此，现在我将图像调整为保持原始宽高比的224x160...
在Keras中多次调用“fit”的含义是什么？
我一直在处理数百GB的图像，为此我创建了一个训练函数，它会将这些图像分块成4GB的大小，并对每个块调用fit。我担心我只是在最后一块上进行训练而不是整个数据集。实际上，我的伪代码看起来像这样：DS = lazy_load_400GB_Dataset() for section in DS: ...