运行时错误：不支持的qscheme: per_channel_affine
我正在跟随一个关于量化感知训练的教程，教程链接在这里。这个教程是为修改过的Resnet18模型准备的，该模型可以在这里找到： #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # In[ ]: # Modified from # https://github....
残差神经网络：串联还是元素加法？
在残差神经网络中，残差块中的加法是真正的元素加法还是连接操作？ 例如，addition([1, 2], [3, 4])会产生[4, 6]还是[1, 2, 3, 4]？
使用TimeDistributed预训练Keras卷积神经网络
我有一个问题，我想在TimeDistributed层中使用预训练的CNN网络，但我在实现过程中遇到了一些问题。 这是我的模型： def bnn_model(max_len): # sequence length and resnet input size x = Input...
Tensorflow 2 目标检测与 OpenCV C++
我使用Tensorflow 2 Object Detection API训练了SSD ResNet V1模型，然后想在C++代码中使用OpenCV这个模型。首先，在训练后我有三个文件： - checkpoint - ckpt-101.data-00000-of-00001 - ckpt-10...
卡在理解ResNet的恒等块和卷积块上了
我正在学习Andrew Ng在Coursera讲座中介绍的残差网络（ResNet50）。我理解ResNets有效的主要原因之一是它可以学习身份函数，这就是为什么在网络中添加越来越多的层不会损害网络性能的原因。 如讲座所述，ResNets使用两种类型的模块：1）Identity Block和C...
使用ResNet50，验证准确率和损失不会改变。
我正在使用Python（keras）中的ResNet50进行图像识别。我尝试使用VGG16完成相同的任务，并获得了一些结果（在我看来还不错）：resultsVGG16。每一步的训练和验证准确率/损失函数都有所提高，因此网络一定已经学习了。 然而，使用ResNet50时，训练函数变得更好，而验...