2018.12.04 02:51来自 哇偶是BUG

CNN文本特征提取后,如何将最终提取的特征向量输出?

打算对问津以句为单位进行分类预测,词向量组成句子特征矩阵,利用testcnn对矩阵进行处理提取句子的特征向量,所以请问各位大佬,如何将cnn所提取的最终特征向量提取出来?
1

回答

2018.12.03 13:10来自 qq_35675323 悬赏 5C

siamese network训练自己的数据,loss一直为0.5!!!!!!

利用cnn构建的siamese network,loss一直为0.5 利用全连接层构建的siamese network,训练集acc为0.98,测试集只有0.4 有大佬知道怎么回事吗?
2

回答

2018.11.23 10:21来自 weixin_43474704

cnn中卷积核和特征数量的问题。

最近在看CNN,想了解一下原理,问题如下: 用官网手写数字的MINIST的data,输入图片为32*32,使用5*5的过滤器(卷积核,有各种名字),计算出应该是28*28*32的输出。28*28我知道是要分...
cnn
2

回答

2018.11.09 14:30来自 xfjs江城子 悬赏 5C

CNN(Patch),CNN(ST),有什么区别

CNN(SST),CNN(PCA)....... CNN是卷积神经网络,那括号里面的是什么意思呢,求大神解答。。。谢谢啦
1

回答

2018.11.08 02:57来自 戈好雨 悬赏 5C

为什么CNN的kernel和batch size是2的次幂?

我想在文章中解释一下网络的batch size参数选择原因,吴恩达在deep Learning中说过选择2的次幂可以加快二进制的计算,但没说具体的原因。 请问是什么原因,有没有相关的论文引用一下。
1

回答

2018.10.16 13:30来自 LAGsALFRED

神经网络,CNN图示中的参数求解

![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201810/16/1539696447_74048.gif) 图片来自IEEE的一篇深度学习的论文,关于用CNN来进行表情识别的,...
2

回答

2018.05.25 03:42来自 weixin_38256708 悬赏 20C

为什么求对卷积核导数时要把输入矩阵或者被卷积矩阵旋转180

**在卷积网络反向传播最后一步,即求权值更新量时, 用误差矩阵卷积上一层的输出,会把这个输出矩阵旋转180度,为什么,没想明白?**
4

回答

2018.04.15 16:32来自 ProgJ 悬赏 5C

[已解决] tensorflow CNN训练mnist数据集后识别自己写的数字效果不好

自己搭建的cnn,用mnist数据集训练的模型,准确率大概在97%,但是用手机拍了几张手写照片,灰度化之后用模型测试发现效果很差。。。0给认成了8,不知道为什么,有没有遇到类似问题的朋友 模型参考的tensorfl...
4

回答

2018.04.14 12:11来自 ProgJ 悬赏 5C

[已解决] 急!关于Tensorflow CNN识别手写数字的问题

数据集是在网上下载的mnist里的,图片好像都是黑白的,读取出来的图片没有 通道数 这个维度,但是tf.layers.conv2d函数的input要求必须是4维(数据量,宽度,高度,通道数),我实际读取的只有三个维...
1

回答

2018.02.22 03:50来自 csdn_huisy 悬赏 20C

现在主流的医学图像诊断用的是什么方法?毕业设计想搞一个相关的题目

要用CNN的方法。之前用了faster-rcnn,采用的是vgg16的网络,但是准确率不够高,也就80%左右,达不到医学方面的要求。 是我采用的这个方法不行吗?如果是,有没有什么方法可以把准确率提高到90%乃至95...
2

回答