vgg 예제

나는 조금 혼란스럽다. “print np.argmax (out)”로 마지막 행에 인쇄하는이 코드의 출력은 무엇입니까 621의 값을 얻었으며 이것이 주어진 이미지의 개체의 클래스여야한다고 생각합니다. 내가 옳다면, 이 숫자는 객체 클래스에 속하는 곳을 찾을 수 있습니까? 그렇지 않으면이 숫자의 의미는 무엇입니까? 또한 상위 5개 예측의 예를 코드 출력으로 찾을 수 있습니까? * 참고 : 나는 단지 당신이 VGG 네트워크에서 “스포일러”를얻을 수 있도록 예제 섹션을 건너 뛰는 것이 좋습니다. 설명서의 나머지 부분보다 예제에서 더 많은 것을 배울 수 있으므로 항상 예제를 읽는 것이 좋습니다. 가중치는 한 번만 다운로드됩니다. 다음에 예제를 실행할 때 가중치가 로컬로 로드되고 모델이 몇 초 안에 사용할 준비가 되어 있어야 합니다. VGG16 또는 VGG19의 중간 숨겨진 레이어의 활성화 이미지를 인쇄할 수 있습니까? 나는 keras에 새로운, 그래서 약간의 상세한 예는 정말 도움이 될 것입니다. 질문: CNN의 마지막 파생 함수는 dzdx3입니다. 여기서 예제를 위해 이 미분은 임의로 초기화됩니다. 실용적인 응용 프로그램에서이 파생 상품은 무엇을 나타낼 까요? 내 GitHub 페이지에서이 예제의 전체 코드를 찾을 수 있습니다. 선생님, 나는 당신의 블로그의 일반 독자입니다. 나는 당신의 작품을 읽었습니다, 그것처럼. Furthur, 당신의이 예에서 나는 당신이 네트워크에 그림을 공급 볼 수 있습니다.

나는 또한 Dr.Adrian의 작품의 팬입니다, 나는 우리가 끝에 FC 층을 제거하고 우리가 98 %의 정확도를 얻을 수있는 데이터 세트 (Caltech 101라고 도표)를 분류하기 위해 로지스틱 회귀에 전달 전송 학습에 대해 읽고 있었다. vgg16은 Imagenet에서 교육을 받았지만 전송 학습을 통해 Caltech 101에서 사용할 수 있습니다. 너희들은 우리 필멸의 사람들에게 놀라운 것들을 가르치고 있습니다 감사합니다. 한 가지 요청은 영화 리뷰에서 감정을 감지하기 위해 GloVe 또는 워드넷과 같은 사전 학습된 단어를 사용하여 전송 학습의 유사한 예를 보여 줄 수 있습니다. 나는 구현과 함께 뭔가가 있다고 생각합니다. 그것은 합리적인 결과를 제공하지만 라자냐 사전 훈련 된 모델 (https://github.com/Lasagne/Recipes/blob/blob/마스터/예제/ImageNet%20Pretrained%20Network%20 (VGG_S).ipynb)에 의해 이것을 실천해 봅시다.) $f$를 컨볼루션 레이어로 만들고 $bp = partial z / partial by 를 임의의 값으로 작성하여 이 예제를 처음 실행하면 Keras가 인터넷에서 가중치 파일을 다운로드하여 ~/keras/모델에 저장합니다. 디렉터리. 우리는 예를 통해 평균으로 CNN $f$의 경험적 손실을 작성하는 데 사용합니다 : $f 손실 $ell$이 있는 함수의 구성은 한 층(손실 레이어이라고 함)이 있는 CNN으로 할 수 있습니다. 따라서 표기법의 약간의 남용과 함께,이 부분의 나머지 부분에서 우리는 함수의 손실을 통합 $f $ (따라서지도입니다 $mathcal{X}rightarrowmathbb{R}$) 더 이상 명시적으로 그것에 대해 이야기하지 않습니다. 딥 러닝은 인공 지능 응용 분야의 핵심 도구로 빠르게 성장하고 있습니다(LeCun et al.

2015). 예를 들어 컴퓨터 비전, 자연어 처리 및 음성 인식과 같은 분야에서 딥 러닝은 놀라운 결과를 만들어 내고 있습니다. 따라서 딥 러닝에 대한 관심이 증가하고 있습니다. 딥 러닝이 뛰어난 문제 중 하나는 이미지 분류(Rawat & Wang 2017)입니다. 이미지 분류의 목표는 가능한 범주 집합에 따라 특정 그림을 분류하는 것입니다. 이미지 분류의 전형적인 예는 사진 세트에서 고양이와 개를 식별하는 것입니다(예:

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