把拉曼光谱做了一维卷积训练，效果很好，想着是否可以可视化特征层和kenel，有意义吗，要怎么可视化呢？
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- 2022-02-14 19:13回答 1 已采纳 朋友，一维卷积核跟二维的一样理解喔：比如卷积核 [1 2 -1]，是将核的中间元素对齐，其实跟二维的对齐方式是一样的，二维的时候需要将行、列分别对齐，而一维的仅仅将行或者列对齐就好啦，对齐方式与二维一
- 2021-11-04 13:38回答 1 已采纳 你这样做效果不好，因为二维卷积默有两个点： 特征之前具有局部相关性特征之间有序性 对号入座，自己评估一下你的特征
- 2020-05-29 20:31回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/xueweuchen/article/details/44216925
- 2024-04-02 17:49哥廷根数学学派的博客 而科技伦理的一个核心议题就是可解释人工智能XAI。从社会科学角度，可解释性是指人对决策原因的理解程度，可解释性越高，人就越能理解为什么做出这样的决策。对应于AI领域，可解释性是指能够在一定程度上揭示AI模型...
- 2023-04-05 19:55回答 2 已采纳 如果你说的图信号是图像信号，那么一维振动信号本来是 (len) 的 numpy数组或张量，插入维度变成 (1,len) 以后，就可以看成高度为 1 的二维图像，使用图像处理或卷积运算
- 2020-12-13 23:14回答 3 已采纳 一般来说是需要的，神经网络为何如此强大的原因一部分就归结于其引入了激活函数，使得函数经过隐藏层之间的层层调用，变成了线性可分，神经网络为何如此强大的原因一部分就归结于其引入了激活函数，使得函数经过隐藏
- 2022-04-12 11:56回答 1 已采纳 过拟合，model过分符合train的数据，没看过的数据就不行了。 考虑你说的三分类，感觉是模型复杂度不够，这个project可能更加复杂
- 2024-04-15 16:09AGI通用人工智能之禅的博客 总的来说,卷积神经网络作为深度学习的核心算法之一,在计算机视觉领域取得了巨大成功,并且不断推动着这一领域的发展。未来可以看到以下几个发展趋势:网络架构自动搜索:随着神经架构搜索(NAS)技术的进步,未来CNN网络的...
- 2022-03-19 16:13
一维卷积神经网络训练时遇到报错：Vexpected conv1d_input to have 3 dimensions, but got array with shape (20430, 2048)
python
有问必答
深度学习
回答 2 已采纳 39行input_shape = (2048, 1)是说单个个样本shape，因此模型的输入数据shape应为(n, 2048, 1)，可将52行改为 model.fit(x[train].resha - 2021-01-04 10:51回答 3 已采纳 所有各种层连接在一起被叫做神经网络，如果这个神经网络只有全连接层，则叫做全连接神经网络。 “通过这三个层次将一个多种颜色通道高像素的图片提取特征，进行简化，然后将简化的结果当作一个全连接神经网络的输
- 2022-02-28 23:22回答 2 已采纳 没有用到卷积神经网络，照片数量感觉和准确率应该关系不大，lbph算法本身是通过比较不同人脸图像LBP编码直方图达到人脸识别的目的
- 2023-01-03 11:58安如衫的博客 时延神经网络常用于声纹识别领域，它可以视作一维卷积神经网络（1-d CNNs）。二维卷积我们并不陌生，可是，一维卷积到底如何理解？它和二维卷积又有什么联系？不妨通过实验，一探究竟。
- 2022-01-13 15:01回答 1 已采纳 可以啊，冻结之后只是不更新参数和计算梯度，优化器在step的时候遇到不计算梯度的话自动就不更新参数了，但是反向传播还是正常进行的。
- 2020-12-08 22:17weixin_39581652的博客 5.4 卷积神经网络的可视化人们常说，深度学习模型是“黑盒”，即模型学到的表示很难用人类可以理解的方式来提取和呈现。虽然对于某些类型的深度学习模型来说，这种说法部分正确，但对卷积神经网络来说绝对不是这样...
- 2023-11-08 17:30_刘文凯_的博客 卷积核可视化是一种用于理解卷积神经网络 (CNN) 中卷积层的工作原理和特征提取能力的方法。通过可视化卷积核，我们可以观察卷积层学习到的特征模式，帮助我们理解网络如何对输入进行处理。本文给出了一个具体的...
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- ¥20 这张图页脚大概具体代码该怎么写？
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