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如题，CNN训练图像分类模型时，数据不平衡该如何处理？ 我有如下4类图像：A类140张B类360张C类1200张D类80张 训练时：方案一：直接用ABCD四类的所有图像进行训练，这样做肯定会有数据不平
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我在github找了一个基于深度学习的心电图分类论文的代码https://github.com/lxdv/ecg-classification.git老师给的任务是只要把他的代码跑通就行，里面的rea
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包括验证测试集的时候，验证出来的概率达到多少才认定是某一类别？
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- 6
- 2021-12-17 16:12
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问题遇到的现象和发生背景 问题相关代码，请勿粘贴截图 CNN网络模型类class Model: def init(self): self.model = None # 建立
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我在一种程序中使用了同一个CNN网络的分类和回归两种模型，然后出现以下错误 tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError:
- cnn
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- 7
- 2021-12-11 20:28
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现在想用tensorflow实现一下mnist数据集的联邦学习，也是刚开始接触tensorflow，查了网上的资料几乎全是tensorflow1.0版本的。现在将数据集划分到了四个Clients端，然
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毕设想做一个车牌识别系统(计算机视觉)，但从未接触过。想问一下学习路线是怎样的？
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第一次搭建pytorch的cnn网络，在手写数据集mnist上CNN性能良好，但在lfw_people数据集上就出现了预测的结果全部为一类，查阅的资料发现可能是网络优化错误，但在更改网络结构或者降低学
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D:\PycharmProject\pythonProject\venv\Scripts\python.exe D:/PycharmProject/pythonProject1/main.pyTrac
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例如调用tensorflow.cnn.conv2d函数，我们传参使用16个3x3的卷积核，但并没有指定这些卷积核具体的值，那么函数内部是否就随机生成16个3x3的卷积核呢？例如0 0 10 0 01
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- 15
- 2021-11-04 11:19
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#现象自己实现的conv2d在padding=same的参数下无法通过与tensorflow内部conv2d函数的对比测试，但是对padding=valid的可以#我的代码 def conv2d(in
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python使用cnn做时间序列预测问题1：预测值波动很小，其中蓝色为预测值，红色为真实值。问题2：训练集与验证集准确率没有稳定上升，几乎为水平直线，其中绿色为训练集准确率，紫色为验证集准确率。问题3
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ValueError: total size of new array must be unchanged, input_shape = [23, 1], output_shape = [500, 2
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比如说我有一堆手写数字数据集，data为数字（0-9），标签为手写数字的图像（image）。神经网络的目的是：输入一个数字（比如说数字0），经过一系列各种神经网络层的操作后，输出该手写数字图像（ima
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./build/train configs/faster_rcnn_r50_fpn_1x_voc.json --work-dir work_dir --gpu 0好像用这个命令去训练但是其中的work
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我是用一维卷积神经网络做轴承的故障识别.轴承一共有4个故障和正常共五个类别。训练集分类准确率100%，测试集中正常的那部分数据在输入层就没了，被划到其他的类别里面去了，但是正常轴承的数据是可区分度最大
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我在conda编译器里面下载一直说已经下载过了，但是明明就是画了波浪线缺少这个包。conda list 里面没有该包。但是cmd中pip list 有。现在应该怎么让conda环境中能够成功使用该包呢
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用CNN对文本进行分类的时候出了一点问题，我把代码和错误贴在这里，请大家帮我解答： sequence_input = Input(shape=(MAX_SEQUENCE_LENGTH,), dtype
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- 2021-09-05 04:53
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CNNcaffenet模型输入单张图片时无论输入哪一张结果都不变是咋回事？
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目前只装好了caffe，pycaffe还没有装，windos系统，找了很久也没找到教程 这个在windos下如何测试，有人可以简单说一下嘛？
- cnn
- 49
- 2021-08-09 13:31
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测试集准确率在训练开始时一直保持最低，但到了后面准确率挺正常的，应该不是数据集的原因，跑别的模型的时候一开始就有一个增长的过程，请问可能是哪里出现问题导致一开始时测试集准确率不动了
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很多关于训练神经网络的程序不明白，请问有推荐的程序入门书籍类的推荐一下吗？顺带问一下如果要把batchnormalization加入CNN的话，程序要怎么实现呢？在每个池化层后面都添一次吗？
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最近在学习cs231n，其中遇到了这样一段代码，max(1)不是只返回每行的最大值吗？为什么会这样呢？