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Caffe Sigmoid交叉熵损失层损失函数
我正在查看Caffe的代码Sigmoid 交叉熵损失层 https github com BVLC caffe blob master src caffe layers sigmoid cross entropy loss layer cp
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caffe
三元组损失的softmax版本的梯度计算
我一直在尝试在Caffe中实现softmax版本的三元组损失 描述于 霍弗和艾隆 使用三元组网络进行深度度量学习 ICLR 2015 我已经尝试过这个 但我发现很难计算梯度 因为指数中的 L2 不是平方的 有人可以帮我吗 使用现有的 caf
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caffe
gradientdescent
Softmax
咖啡 | solver.prototxt值设置策略
在 Caffe 上 我正在尝试实现一个用于语义分割的全卷积网络 我想知道是否有一个具体的策略来设置你的 solver prototxt 以下超参数的值 测试迭代器 测试间隔 迭代大小 max iter 这是否取决于您的训练集的图像数量 如果
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caffe
convneuralnetwork
如何编写带有预加载的caffe python数据层?
如何编写异步数据层以在执行其他处理时预加载批次 有一些示例代码吗 谢谢 有多种方法可以实现您想要的目标 我将尝试在这里勾勒出一种选择 系统的总体视图是 你有n Loader异步加载数据并送入队列 然后该层读取batch size队列中的项目
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caffe
用于 Caffe 的 Python 还是 Matlab?
我将致力于在 Caffe 中实现 DQN 和 Google DeepMind 的最新扩展 为此 我将编写一个模拟器 代替 Atari 模拟器 来为代理创建培训体验 我的问题是 Matlab 或 Python 的 Caffe 接口中哪一个最成
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MATLAB
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caffe
检查失败:mdb_status == 0 (2 vs. 0) 没有这样的文件或目录
我在训练数据时收到以下错误 我已经尝试了互联网上给出的所有解决方案 但似乎没有一个对我有用 我已检查 lmdb 文件的路径和大小不为零 但问题仍然存在 我不知道如何解决这个问题 pooling I0411 12 42 53 114141 2
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lmdb
Caffe:如果两层反向传播渐变到同一个底部斑点会发生什么?
我想知道如果我有一个层生成一个底部斑点 该斑点进一步被两个后续层消耗 这两个层都会生成一些梯度来填充反向传播阶段的 Bottom diff 将两个梯度相加形成最终梯度吗 或者说 只有他们一个人能够活下去 根据我的理解 Caffe 层需要在用
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gradientdescent
在哪里可以找到经过训练的模型(例如 googleNet 的输出)与真实类别标签之间的标签映射?
大家好 我是咖啡新手 目前 我尝试使用从 model Zoo 下载的经过训练的 GoogleNet 对一些图像进行分类 然而 网络的输出似乎是一个向量而不是真正的标签 如狗 猫 在哪里可以找到经过训练的模型 例如 googleNet 的输出
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caffe
如何将 cv::MAT 转换为 NHCW 格式?
在User Guide html中 tensorRT的输入 输出需要使用NCHW格式 什么是 NCHW 格式 如何将 cv MAT 转换为 NCHW 格式 我使用 TensorRT 运行推理 如下代码所示 没有任何错误 但是 这不是正确的输
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caffe
NVIDIA
Tensorrt
Caffe sigmoid交叉熵损失
我正在使用 sigmoid 交叉熵损失函数来解决多标签分类问题 如下所示本教程 然而 在他们的教程结果和我的结果中 输出预测都在范围内 Inf Inf 而 sigmoid 的范围是 0 1 sigmoid 仅在反向传播中处理吗 也就是说 前
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caffe
如何修改批量归一化层(DeconvNet)以便能够与 caffe 一起运行?
我想运行反卷积网络在我的数据上 但是它似乎是为另一个版本编写的caffe 有谁知道如何改变batch params Deconvnet 中的那个 layers bottom conv1 1 top conv1 1 name bn1 1 ty
如何将 .npy 文件转换为 .binaryproto?
我使用 python 创建了一个平均图像文件并将其保存到 numpy 文件中 我想知道如何将此 npy 文件转换为 binaryproto 文件 我正在使用此文件来使用 GoogLeNet 进行训练 您可以简单地使用 numpy 创建 bi
python
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caffe
解决类别不平衡:扩大对损失和 SGD 的贡献
已添加对此问题的更新 我是比利时根特大学的研究生 我的研究是关于深度卷积神经网络的情感识别 我正在使用Caffe实施 CNN 的框架 最近我遇到了一个关于班级不平衡的问题 我正在使用大约 9216 个训练样本 5 被标记为阳性 1 其余样本
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caffe
Caffe 训练无需测试
我在用Caffe在已知图像数据库上训练 AlexNet 我正在进行基准测试并希望排除测试阶段 这里是solver prototxt对于亚历克斯网络 net models bvlc alexnet train val prototxt tes
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caffe
Tensorflow的非对称填充假设
为什么 TensorFlow 选择在右下角填充 With SAME填充 对我来说 在第一个真实像素处启动内核的中心锚点是合乎逻辑的 由于使用了不对称填充 这导致与其他一些框架存在差异 我确实明白 原则上不对称填充是好的 因为否则会留下未使用
tensorflow
padding
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Convolution
大图像的语义分割
我正在处理数量有限的大尺寸图像 每个图像都可以有3072 3072像素 为了使用 FCN 或 U net 训练语义分割模型 我构建了一个大样本的训练集 每个训练图像是128 128 在预测阶段 我所做的是将大图像切成小块 与训练集相同128
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tensorflow
ComputerVision
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Windows 版 Caffe 中的未知图层类型(裁剪)
我想使用以下卷积神经网络 http lmb informatik uni freiburg de people ronneber u net 与咖啡构建https github com BVLC caffe tree windows 适用于
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如何验证 CuDNN 安装?
我搜索了很多地方 但我得到的只是如何安装它 而不是如何验证它是否已安装 我可以验证我的 NVIDIA 驱动程序是否已安装 并且 CUDA 是否已安装 但我不知道如何验证 CuDNN 是否已安装 非常感谢您的帮助 谢谢 PS 这是用于咖啡实现
CUDA
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cuDNN
谷歌 Deep Dream 艺术:如何在神经网络中选择一个层并对其进行增强
我对 Google 最近发表的一篇博客文章感兴趣 该文章描述了nn创造艺术 我对一项技术特别感兴趣 在这种情况下 我们只需向网络提供任意图像或照片 然后让网络分析该图片 然后我们选择一个层并要求网络增强它检测到的任何内容 网络的每一层都处理
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Sigaction 并将 Linux 代码移植到 Windows
我正在尝试移植caffe 针对Linux开发 源代码到Windows环境 问题在于sigaction结构在signal handler cpp and signal handler h 源代码如下所示 我的疑问是可以替换哪个库或代码来实现此
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caffe
sigaction
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