我用RNN 神经网络预测不同人的人脸，可是这些人的结果是一样的。我不知道错误在哪，希望大家提供想法，想说什么说什么~~谢谢。
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- 2022-11-28 14:30回答 1 已采纳 用同一个模型，预测值应该是一样的。如果是同一个网络训练出的不同模型，预测值可能不同。什么分布我也不知道，但差异应该很小。
- 2021-02-01 11:00回答 1 已采纳 1，如果网路中使用了normalization层，则不需要重新归一化； 2，如果不放心，可以使用“截断”，让小于0的变成0，大于1的变成1即可。
- 2021-03-26 10:06回答 1 已采纳 建议看下李宏毅的课程以拓宽知识面。
- 2022-05-16 13:12回答 6 已采纳 的确是很多第三方库给你去用，直接import就可以，但是问题是，如果目前出了问题，第三方库无法满足你的需求，你需要进一步修改代码你怎么办？而且这个问题在实际应用中是经常碰见的，这时候你会不会神经网络基
- 2019-10-04 20:43回答 2 已采纳 试着把X和Y定义placeholder时的维度，由batch_size换成None. 因为你这样是固定了传入的数据集大小，在测试集时的维度是10000个，而不是batch-size个
- 2022-11-10 21:32回答 1 已采纳 梯度爆炸或者梯度消失，你想想每个时刻都累加一点点，序列一长到后面是很可观的。这也是为什么会有LSTM出现的原因，就是为了解决长序列的问题
- 2024-08-20 07:44无水先生的博客 机器学习领域的议程是多方面的，旨在提高计算机从数据中学习并在没有明确编程的情况下做出预测或决策的能力。...循环神经网络 （RNN） 的改进极大地影响了 NLP、时间序列分析和顺序数据处理中应用的发展。
- 2021-11-18 22:10回答 1 已采纳 维度不匹配，具体情况没有更详细的代码和报错只能知道说模型的要求的大小是1，但是你变成了2
- 2020-04-26 15:07回答 1 已采纳 lstm做图片分类？一般来说CNN才用来做图片分类。 model.add(LSTM(units=nb_lstm_outputs, return_sequences=True,
- 2022-12-09 10:02回答 1 已采纳 望采纳，要把 RNN 模型替换成 GRU 或 LSTM，那么需要把原来使用的 RNN 层换成 GRU 层或 LSTM 层。这个过程有以下几个注意点： 替换层时，需要确保输入和输出的形状相同。例如，如果
- 2021-09-25 23:46该方法通过组合卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）来提取面部图像之间的关系，并考虑图像中存在的时间依赖性。 在这篇论文中，作者首先介绍了人脸...
- 2020-05-31 21:21回答 1 已采纳 time_step 和input_size的乘积已经和你的一条语句的编码长度相同。 感觉应该是这样处理的，你可以参考一下： 编码后每条数据： [[0,0,0,1,1],[1,0,1,0,0],[
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