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我需要帮助为我的二维 CNN 模型找到正确的输入形状
我正在尝试为二维数据构建 CNN 模型。我有 1000 行 26 列。这是我的代码,我为我的输入形状尝试了多种 -
为什么我的神经网络对每个输入都给出相同的预测?
我正在尝试创建一个神经网络,它接受 294 个输入并预测哪些输入有可能成为输出。然后,我还想回归以 -
纸器 Newtork 与 Siamese Network 非常相似
我必须实现这个网络: <a href="https://i.stack.imgur.com/4xP5c.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.i -
是否有任何类型的神经网络是 Keras 平台无法构建的?为什么?
通过考虑这些完整神经网络类型的图表: <a href="https://i.stack.imgur.com/dn7CJ.png" rel="nofollow noreferrer"><im -
如何让我的神经网络正确地进行线性回归?
我使用了 Michael Nielsen 所著的《神经网络和深度学习》一书中的第一个神经网络代码,该代码用于识别手 -
这个向量映射神经网络是否属于局部最优解?我怎么跳出来? (Pytorch)
我正在为矢量映射任务构建一个简单的全连接神经网络 str_features (3202 X 100) 是网络的输入,sem_features (320 -
如果我们从最后一层一次更新一个反向传播中的参数会怎样?
假设我们有一个具有一个输入层、一个输出层和一个隐藏层的神经网络。让我们将输入到隐藏的权重称 -
如何在图像分割任务中填充掩码内的分割区域?
我有一张肺的图像和该图片的预测掩码。它们看起来像这样: <a href="https://i.stack.imgur.com/7ewLL.png" rel="nofo -
具有非方形输入图像的 U-net
我正在尝试使用 Keras 和我的生物医学数据在 Python 中实现 U-net。因此,我以 <a href="https://github.com/bnsreenu/ -
应该如何进行权重更新?
我正在阅读 Andrew Trask 的《深度学习》一书。当谈到体重更新时,我有点困惑。它已经用 + 或 - 实现了: -
提高 CNN 图像分类准确度的方法
我目前正在处理一项图像分类任务,涉及大量卡通灰度图像数据集,我的 CNN 需要对它们进行分类。 Atm -
为什么具有线性层的网络学不到任何东西
我正在尝试构建一个用于二元分类的神经网络,不幸的是它总是预测值 0,即使训练集数据的五分之一是 -
TensorFlow2 有什么好的可解释性库吗?
我有一个训练有素的神经网络(使用 TensorFlow2 开发),我需要表格数据中每一行的 SHAP 值或任何其他可 -
是否可以使用评估指标(如 NDCG)作为损失函数?
我正在研究一个名为 <a href="https://github.com/facebookresearch/dpr" rel="nofollow noreferrer">DPR</a> 的信息检索模型, -
为什么在 SupervisedDBNRegression, Neural Networks 中,我的 Y 的预测值相同且 R 平方为负
我的模型没有输出我预期的结果。我不太了解 ANN 的方法。在从 <a href="https://github.com/albertbup/deep-belief-net -
tf.GradientTape 为梯度
我正在使用 tf.GradientTape().gradient() 来计算 <a href="https://arxiv.org/abs/1811.09720" rel="nofollow noreferrer">representer p