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vgg 예제

선생님, 나는 당신의 블로그의 일반 독자입니다. 나는 당신의 작품을 읽었습니다, 그것처럼. Furthur, 당신의이 예에서 나는 당신이 네트워크에 그림을 공급 볼 수 있습니다. 나는 또한 Dr.Adrian의 작품의 팬입니다, 나는 우리가 끝에 FC 층을 제거하고 우리가 98 %의 정확도를 얻을 수있는 데이터 세트 (Caltech 101라고 도표)를 분류하기 위해 로지스틱 회귀에 전달 전송 학습에 대해 읽고 있었다. vgg16은 Imagenet에서 교육을 받았지만 전송 학습을 통해 Caltech 101에서 사용할 수 있습니다. 너희들은 우리 필멸의 사람들에게 놀라운 것들을 가르치고 있습니다 감사합니다. 한 가지 요청은 영화 리뷰에서 감정을 감지하기 위해 GloVe 또는 워드넷과 같은 사전 학습된 단어를 사용하여 전송 학습의 유사한 예를 보여 줄 수 있습니다. CNN에는 다른 여러 중요한 연산자가 있습니다. 그 중 하나는 풀링입니다. 풀링 오퍼레이터는 개별 피처 채널에서 작동하며, 적절한 작업자의 적용으로 근처의 피처 값을 하나로 통합합니다.

일반적인 선택 사항은 최대 풀링(최대 연산자 사용) 또는 합계 풀링(합계 사용)을 포함합니다. 예를 들어 최대 풀링은 vl_nnpool 함수에 의해 최대 풀링이 구현됩니다. 지금 이것을 시도하십시오 : 모든 종류의 데모에 감사드립니다. 그러나 미리 학습된 VGG net을 사용하여 그레이스케일 이미지를 분류하는 방법은 VGG net용 이미지 채널 수가 1이 아닌 3이므로 궁금합니다. VGG 넷의 이미지 채널 수를 변경할 수 있나요? 예를 들어, 2? 질문: CNN의 마지막 파생 함수는 dzdx3입니다. 여기서 예제를 위해 이 미분은 임의로 초기화됩니다. 실용적인 응용 프로그램에서이 파생 상품은 무엇을 나타낼 까요? $f$를 컨볼루션 레이어로 만들고 $bp = partial z / partial by를 임의의 값으로 작성하여 실천해 봅시다: 딥 러닝의 주요 과제는 e에서 거대한 모델을 훈련하는 데 필요한 계산의 양입니다. 거대한 데이터 수집. 예를 들어, 최첨단 비전 모델은 GPU와 같은 특수 하드웨어에서 교육하는 데 몇 주가 걸리며, CPU에서 기본적으로 학습할 수 없습니다(매우 큰 클러스터에 액세스할 수 없는 경우).

따라서이 하드웨어를 사용하는 방법을 배우는 것이 실질적으로 중요합니다. 예를 들어, 이것이 컨볼루션 연산자에 대해 보이는 방법입니다. «print np.argmax (out)»로 마지막 행에 인쇄하는이 코드의 출력은 무엇입니까 621의 값을 얻었으며 이것이 주어진 이미지의 개체의 클래스여야한다고 생각합니다. 내가 옳다면, 이 숫자는 객체 클래스에 속하는 곳을 찾을 수 있습니까? 그렇지 않으면이 숫자의 의미는 무엇입니까? 또한 상위 5개 예측의 예를 코드 출력으로 찾을 수 있습니까? 예를 들어 머그컵의 예측 벡터는 각 클래스에 대한 확률 값을 포함하는 1000* 1의 벡터를 생성합니다. 몇 가지 예제를 수집하고 이 코드로 끝났습니다: https://pastebin.com/CWZBeDEb Keras에 대한 수백 가지 코드 예제가 있습니다. 실제로 무슨 일이 일어나고 있는지 알지 못하고 코드를 복사하고 붙여 넣기만 하는 것이 일반적입니다.