Als «tensorflow» getaggte Fragen

Eine von Google entwickelte Python-Bibliothek für Deep Learning. Verwenden Sie dieses Tag für alle themenbezogenen Fragen, bei denen (a) Tensorflow entweder als kritischer Teil der Frage oder als erwartete Antwort verwendet wird und (b) nicht nur die Verwendung von Tensorflow betrifft.

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Ist es üblich, den mittleren Verlust über die Chargen anstelle der Summe zu minimieren?
Tensorflow enthält ein Beispiel-Tutorial zur Klassifizierung von CIFAR-10 . Im Tutorial wird der durchschnittliche Kreuzentropieverlust über die Charge minimiert. def loss(logits, labels): """Add L2Loss to all the trainable variables. Add summary for for "Loss" and "Loss/avg". Args: logits: Logits from inference(). labels: Labels from distorted_inputs or inputs(). 1-D tensor of …
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Wie wird Spatial Dropout in 2D implementiert?
Dies geschieht unter Bezugnahme auf das Papier Effiziente Objektlokalisierung mithilfe von Faltungsnetzwerken. Soweit ich weiß, ist das Dropout in 2D implementiert. Nachdem der Code von Keras zur Implementierung des räumlichen 2D-Dropouts gelesen wurde, wird im Grunde eine zufällige binäre Maske mit der Form [batch_size, 1, 1, num_channels] implementiert. Was genau …
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Wie kann die Lernrate mit Gradient Descent als Optimierer (systematisch) eingestellt werden?
Ein Außenseiter des ML / DL-Bereichs; hat den Udacity Deep Learning Kurs begonnen, der auf Tensorflow basiert; Aufgabe 3 erledigen Aufgabe 4; versuchen, die Lernrate mit der folgenden Konfiguration zu optimieren: Losgröße 128 Anzahl der Schritte: genug, um 2 Epochen zu füllen Größen der versteckten Schichten: 1024, 305, 75 Gewichtsinitialisierung: …
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Wie aktualisiert der Minibatch-Gradientenabstieg die Gewichte für jedes Beispiel in einem Stapel?
Wenn wir beispielsweise 10 Beispiele in einem Stapel verarbeiten, können wir meines Erachtens den Verlust für jedes Beispiel summieren. Wie funktioniert die Rückausbreitung in Bezug auf die Aktualisierung der Gewichte für jedes Beispiel? Beispielsweise: Beispiel 1 -> Verlust = 2 Beispiel 2 -> Verlust = -2 Dies führt zu einem …
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Wie berechnet Tensorflow `tf.train.Optimizer` Gradienten?
Ich folge dem Tensorflow Mnist-Tutorial ( https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/tutorials/mnist/mnist_softmax.py ). Das Tutorial verwendet tf.train.Optimizer.minimize(speziell tf.train.GradientDescentOptimizer). Ich sehe keine Argumente, die irgendwo übergeben werden, um Farbverläufe zu definieren. Verwendet der Tensorfluss standardmäßig eine numerische Differenzierung? Gibt es eine Möglichkeit, Farbverläufe so zu übergeben, wie Sie es können scipy.optimize.minimize?
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Dauern neuronale Netze normalerweise eine Weile, um während des Trainings „einzusteigen“?
Ich versuche, ein tiefes neuronales Netzwerk für die Klassifizierung mithilfe der Rückausbreitung zu trainieren. Insbesondere verwende ich ein Faltungs-Neuronales Netzwerk zur Bildklassifizierung unter Verwendung der Tensor Flow-Bibliothek. Während des Trainings habe ich ein seltsames Verhalten und frage mich nur, ob dies typisch ist oder ob ich möglicherweise etwas falsch mache. …
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Warum sind zufällige Fourier-Merkmale nicht negativ?
Zufällige Fourier-Funktionen liefern Annäherungen an Kernelfunktionen. Sie werden für verschiedene Kernelmethoden wie SVMs und Gaußsche Prozesse verwendet. Heute habe ich versucht, die TensorFlow-Implementierung zu verwenden, und für die Hälfte meiner Funktionen wurden negative Werte angezeigt . So wie ich es verstehe, sollte dies nicht passieren. Also ging ich zurück zum …
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WaveNet ist nicht wirklich eine erweiterte Faltung, oder?
In dem kürzlich erschienenen WaveNet-Artikel beziehen sich die Autoren auf ihr Modell mit gestapelten Schichten erweiterter Windungen. Sie erstellen auch die folgenden Diagramme, in denen der Unterschied zwischen "regulären" und erweiterten Faltungen erläutert wird. Die regulären Faltungen sehen wie folgt aus: Dies ist eine Faltung mit einer Filtergröße von 2 …
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Welches Deep-Learning-Modell kann Kategorien klassifizieren, die sich nicht gegenseitig ausschließen?
Beispiele: Ich habe einen Satz in der Stellenbeschreibung: "Java Senior Engineer in UK". Ich möchte ein Deep-Learning-Modell verwenden, um es als zwei Kategorien vorherzusagen: English und IT jobs. Wenn ich ein traditionelles Klassifizierungsmodell verwende, kann es nur 1 Etikett mit softmaxFunktion auf der letzten Ebene vorhersagen . Somit kann ich …
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bezüglich des Ausgabeformats für die semantische Segmentierung
Beim Lesen der semantischen Segmentierungspapiere sowie der entsprechenden Implementierungen stellte ich fest, dass einige Ansätze Softmax verwenden, während andere Sigmoid für die Beschriftung auf Pixelebene verwenden. In Bezug auf U-Net-Papier ist die Ausgabe beispielsweise eine Feature-Map mit zwei Kanälen. Ich habe einige Implementierungen mit Softmax über diese beiden Kanalausgänge gesehen. …
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Was ist die Ausgabe eines tf.nn.dynamic_rnn ()?
Ich bin mir nicht sicher, was ich aus der offiziellen Dokumentation verstehe, in der es heißt: Rückgabe: Ein Paar (Ausgänge, Status) wobei: outputs: Der RNN-Ausgangstensor. Wenn time_major == False(Standard), ist dies eine Tensorform : [batch_size, max_time, cell.output_size]. Wenn time_major == Truedies ein Tensor ist : [max_time, batch_size, cell.output_size]. Wenn cell.output_sizees …
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Ist es im Computermodell von TensorFlow möglich, allgemeine Algorithmen für maschinelles Lernen zu implementieren?
https://www.tensorflow.org/ Alle Projekte auf TensorFlow, die ich in GitHub gesehen habe, implementieren eine Art neuronales Netzwerkmodell. Angesichts der Tatsache, dass TensorFlow eine Verbesserung gegenüber der DAG darstellt (es ist nicht mehr azyklisch), habe ich mich gefragt, ob ein inhärenter Mangel es für ein allgemeines Modell des maschinellen Lernens ungeeignet macht. …
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