Als «deep-learning» getaggte Fragen

Ein neues Gebiet der maschinellen Lernforschung, das sich mit den Technologien befasst, die zum Lernen hierarchischer Darstellungen von Daten verwendet werden, hauptsächlich mit tiefen neuronalen Netzen (dh Netzen mit zwei oder mehr verborgenen Schichten), aber auch mit einer Art probabilistischer grafischer Modelle.

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Was fehlt in der folgenden Implementierung von Curriculum Learning in einem tiefen neuronalen Netz?
Zunächst haben wir eine Klassifizierungsaufgabe. Daher verwenden wir zur Klassifizierung die typische Softmax-Kreuzentropie. Die derzeitige Implementierung des Lehrplanlernens ist wie folgt. Zuerst trainieren wir unsere beste Version des neuronalen Netzes In der letzten Epoche erhalten wir alle Kreuzentropien für alle Instanzen. So werden kleinere Kreuzentropien besser klassifiziert und größere nicht …
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Merkmalsextraktion für ein vorab trainiertes Modell in Keras
Keras bietet eine Möglichkeit, die Funktionen eines vorab trainierten Modells zu extrahieren, die hier beschrieben werden. Https://keras.io/applications/ from keras.applications.vgg16 import VGG16 from keras.preprocessing import image from keras.applications.vgg16 import preprocess_input import numpy as np model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False) img_path = 'elephant.jpg' img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) x = image.img_to_array(img) x = …
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Training von Deep Nets auf einem normalen Laptop
Wäre es für einen Amateur möglich, der praktische Erfahrungen beim Entwerfen und Trainieren tiefer neuronaler Netze sammeln möchte, einen gewöhnlichen Laptop für diesen Zweck zu verwenden (keine GPU), oder ist es hoffnungslos, gute Ergebnisse zu erzielen? angemessene Zeit ohne einen leistungsstarken Computer / Cluster / GPU? Genauer gesagt handelt es …
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