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    Keras中的自定義丟失函數的問題

    我在添加對binary_crossentropy的懲罰時遇到了問題。當預定義的錯誤組的平均值違反某個閾值時，這個想法是懲罰損失函數。 以下是幫助函數，它用掩碼錶示組和已計算的crossentropy。它會簡單地返回違反某個閾值的次數來懲罰調用它的實際損失函數。 def penalty(groups_mask, binary_crossentropy): errors = binary_c
    python deep-learning keras theano data-science 2017-10-06

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    如何下載本地圖像集與Keras一起使用？

    Iam新的keras和測試一些教程與mnist圖像後，我想用我自己的數據集進行訓練。數據是從0-9的數字.png圖像。 我命令他們進入10個班級，每個包含100個.png圖像的數字分開（所以一個文件夾爲0，一個文件夾爲1，一個文件夾爲2等..）。 現在我想知道如何使用python加載圖像，以便keras使用它們？
    python load deep-learning keras 2017-10-06

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    CUDA錯誤 - 語義分割

    使用語義分割，我想將衛星圖像分爲兩類：water和land。我遇到此問題： CUDA執行期間發生意外錯誤。 CUDA的錯誤是：CUDA_ERROR_LAUNCH_FAILED 這裏是我的代碼： clear;clc;close all dataDir = fullfile('C:\Users\firat\Desktop\TEZ\Uygulama\Semantic Segmentation\da
    matlab image-processing deep-learning image-segmentation 2017-10-06

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    使用CNTK和傳輸學習訪問較高層的較低層輸出

    我正在尋找一種方法，使用CNTK將較低層輸出轉發到具有加載的VGG16模型的較高層。 我的問題的背景是： 我重新實現的Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation某些部分，但然後我遇到一些問題：與this example起始I先被替換完全連接層用充分卷積和狹縫的序列在模型定義部分分成塊，我可以簡單地訪問pool3和pool4，以便在例
    python deep-learning cntk 2017-10-06

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    反向傳播

    反向傳播的工作原理是在監督學習一番韻味在輸出標籤中給出。但是我想知道Backpropagation是否適用於Un-supervised learning。如果是這樣如何？
    neural-network deep-learning 2017-10-07

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    CNTK運行時錯誤

    我想在cntk簡單LSTM網絡，我得到以下錯誤： RuntimeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-58-d0a0e4f580aa> in <module>() 6 trainer.train_minibatch({x: x1, l: y1}) 7 if epoch % (EPO
    python machine-learning deep-learning lstm cntk 2017-10-07

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    Deep Learning是否真的需要面部表情識別？或者這就像建議鋸切蛋糕一樣？

    雖然通過其他技巧在面部表情識別中獲得了相當大的準確度，但只需要幫助理解。深度學習是如何增加的呢？這個領域真的需要嗎？ 感謝所有。
    deep-learning expression conv-neural-network image-recognition 2017-10-07

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    Keras：可變輸入序列：填充vs形狀無？

    我發現了兩種可能的解決方案，用Keras中的RNN處理可變尺寸輸入序列。 溶液之一： input = Input(shape=(None, num_classes)) 然後我可以把任何序列大小作爲用於訓練和驗證的輸入。 解決辦法二： input = Input(shape=(max_seq_length, num_classes)) ... pad_sequences(input_data
    tensorflow deep-learning keras recurrent-neural-network rnn 2017-10-08

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    計算機視覺 - 圖像基礎知識

    我最近迷上了Deep Learning in Computer Vision，我想知道你們中的任何人是否可以在圖像基礎知識上推薦一些資源，以便我瞭解圖像如何工作以及Image Preprocessing。此外，如果你們有Deep Learning in Computer Vision的任何好資源，那也會很棒。先謝謝你！
    python-3.x image-processing graphics computer-vision deep-learning 2017-10-08

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    tensorflow：修改佔位符的形狀

    我在編碼期間遇到此問題。我有一個佔位符 x = tf.placeholder(tf.float32,[None,128]) 我想生成一些噪聲與維度10並與x連接。噪聲的數量應該匹配xs的數量，在這裏顯示爲None，並在稍後提供。在numpy的，我會做它： noise_shape=[x.shape[0],10] noise = tf.random_normal(shape=noise_shap
    python tensorflow deep-learning 2017-10-08
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