RuntimeError: 预期四维权重的四维输入[1024, 64, 3, 3],但得到了大小为[32, 10]的输入。
此行正常工作 self.conv = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=2, padding=1, bias=False) 我介绍了Resnet18 self.conv = ResNet18() **ResNet Class** '''ResNet in PyTorch. For Pre-activation ResNet, see 'preact_resnet.py'. Reference: [1] Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun Deep Residual Learning for Image Recognition. arXiv:1512.03385 ''' import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class BasicBlock(nn
12 2023-07-16
编程技术问答社区
Tensorflow中的剩余学习
我试图从研究论文中复制此图像.在图像中,橙色箭头表示使用残差学习的快捷方式,红色概述的层表示卷积扩张. 在下面的代码中,R5是图像中看到的relu的结果.为简单起见,我排除了relu和扩张层之间的代码. 在Tensorflow中,我如何正确地结合relu的结果并扩张卷积以执行残留快捷方式? #relu layer r5 = tf.nn.relu(layer5) ... #dilation layer h_conv4 = conv3d_dilation(concat1, 1154) 解决方案 图像非常简单 - 它说您应该添加它们,所以: #relu layer r5 = tf.nn.relu(layer5) ... #dilation layer h_conv4 = conv3d_dilation(concat1, 1154) #combined combined = r5 + h_conv4
ValueError: 合并层应该在一个输入列表上调用。添加()
# import the necessary packages import keras from keras.initializers import glorot_uniform from keras.layers import AveragePooling2D, Input, Add from keras.models import Model from keras.layers.normalization import BatchNormalization from keras.layers.convolutional import Conv2D from keras.layers.convolutional import MaxPooling2D from keras.layers.core import Activation from keras.layers.core import Flatten from keras.layers.core import Dropout f
22 2023-06-14
编程技术问答社区
为什么我的神经网络永远不会过拟合?
我正在培训一个带有10个带有游戏数据的隐藏层的深层剩余网络. 有人知道为什么我在这里没有任何过度贴合吗? 训练和测试损失100个训练后仍在减少. https://imgur.com/tf3dizl 解决方案 只有几个建议: 建议进行深度学习,甚至可以进行90/10或95/5分裂(Andrew ng) 曲线之间的这种小差异意味着您的learning_rate没有调谐;尝试增加它(如果您将实现某种"智能" LR-REDUCE,可能是epochs的数量) DNN试图与少量数据(10-100行)和大量迭代量过度合理 在集合中检查数据泄漏:每一层内的权重分析可能会在此 中为您提供帮助
14 2023-04-22
编程技术问答社区
残差神经网络:级联还是元素加法?
在残留神经网络中的残留块中,是在块真元素添加的末尾的添加还是串联? 例如,addition([1, 2], [3, 4])会产生[1, 2, 3, 4]或[4, 6]? 解决方案 它将导致[4,6]纸 其他解决方案 操作F + X是通过快捷方式执行的 连接和元素加法 它来自Microsoft Research的流行Resnet论文.因此,这是元素的添加,因此[4,6]
72 2023-04-22
编程技术问答社区
什么是卷积神经网络中的 "线性投影"
我正在阅读 有人可以提供简单的例子吗? 解决方案 首先,了解x,y>和F的内容很重要,以及为什么它们完全需要任何投影.我会尝试用简单的术语解释,但是对 Convnets 是必需的. x是该层的输入数据(称为 tensor ),在Convnets的等级为4中.您可以将其视为a 4维数组. F通常是Cons层(本文中的conv+relu+batchnorm),y将两者结合在一起(形成输出通道). F的结果也为等级4,大多数维度将与x中的大多数相同,除了一个.这正是转换应该修补的. 例如,x形状可能是(64, 32, 32, 3),其中64是批处理大小,32x32是图像大小,3个代表(r,g,b)颜色通道. F(x)可能是(64, 32, 32, 16):批处理大小永远不会改变,为简单起见,Resnet Conv -Layer也不会更改图像大小,但可能会使用不同数量的过滤器-16. 因此,为了使y=F(x)+x成为有效的操作,x必须从(64, 32, 32, 3)"
在Keras中是否有可能出现不可训练的层?
我想计算恒定的卷积,例如模糊或重采样,并希望在训练过程中它永远不会改变. 我可以初始化卷积内核以恒定并将其排除在Keras中的训练中吗? 更具体地说,我不想将其用于文档中声明的目的.我想以这种方式实现剩余网络:一个分支进行正常的可训练卷积,而平行分支则做一些恒定的事情,例如平均. 解决方案 您应该能够将trainable = False参数传递给您的图层定义,或在创建图层后设置layer.trainable = False属性.在后一种情况下,您需要在事实之后进行编译.请参阅 faq there .. 您可以通过传递可以在这里找到.如果您已经在某处定义了重量矩阵,我认为您需要定义一个自定义初始化器,该定制初始化器将权重设置为所需的值.该链接显示了如何在底部定义自定义初始化器.假设您已经定义了my_constant_weight_matrix,那么以下简单可能会起作用: def my_init(shape, dtype=None): # Note i