深度学习吧 关注:8,397贴子:14,698 看贴 图片 精品 游戏 0回复贴,共1页 <<返回深度学习吧深度学习模型训练样本上传,勿删,谢谢 只看楼主 收藏 回复lajao 初级粉丝 1 扫二维码下载贴吧客户端 下载贴吧APP看高清直播、视频! 贴吧页面意见反馈 违规贴吧举报反馈通道 贴吧违规信息处理公示0...
上图就是训练了2000次后的模型的效果,只需要输入一张左边的低精度的图片, 就可以生成右边的高精度的图片。肉眼看上去效果还是非常不错的! 这张GIF则展示了整个训练过程的变化, 左边的图是由神经网络生成的, 中间的是原始的高精度的图片, 右边的是输入到神经网络的低分辨率图片, ==神经网络在整个生成过程中是没...
模型有个参数steps_per_epoch参数：从生成器中抽取steps_per_epoch个批量后，拟合进入下一轮。模型文件...
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你说的第一种方式当然不可行。你做的这个任务，没记错的话，叫做instance segmentation.它要通过标出...
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1.32位模型和64位模型不通用,而且32位训练我这边出问题直接训练不成功 2.提示无法读取box:APPLY_BOXES: boxfile line 3/G ((80,0),(80,0)): FAILURE! Couldn't find a matching blob 这种错误大概率是训练图片太脏引起的, 如下左边这种图片就不行,需要使用opencv进行二值化处理,白底黑字,参照右图 ...
分布式表示和深度的优点Bengio,简单的说,虽然类似local partition的方法可以得到有用的表示,浅层(2层)的神经网络也可近似任意的函数,但是分布式表示和深度的引入可以使特征表示和模型变得更加紧凑(compact),达到exponentially more statistically efficient的效果。
ResNet已经被广泛运用于各种特征提取应用中,当深度学习网络层数越深时,理论上表达能力会更强,但是CNN网络达到一定的深度后,再加深,分类性能不会提高,而是会导致网络收敛更缓慢,准确率也随着降低,即使把数据集增大,解决过拟合的问题,分类性能和准确度也不会提高。Kaiming大神等人发现残差网络能够解决这一问题。这里首先...