deep-learning slim의batchnorm 문제 python 코드의 장점은 쉽게 작성할 수 있다는 것이다.그러나 그것의 나쁜 점도 매우 커서 읽기가 매우 어렵다!!! 다음 코드는 FastMaskRCNN(https://github.com/CharlesShang/FastMaskRCNN), 실제 운행 과정에서 istraining이 True에서 False로 바뀌면서 테스트 결과가 많이 달라졌어요!며칠을 들볶았다.나중에 해결책을 찾았어요.목표를 r... deep-learning Keras 자동 참조 조정 Grid Search는 인삼의 작업량을 줄이는 데 도움을 줄 수 있다. Keras로 쓴 모형은 KerasClassifier 또는 KerasRegressor를 통해 scikit-learn에 사용하도록 포장하고 fit()를 이용하여 훈련할 수 있다. 트레이닝 매개 변수는 Keras 모델fit(self, x, y, batch_size=32, epochs=10, verbose=1, callbacks... kerasdeep-learning 테스트 TheanoLSTM의 Tutorial 예 'A Nonsensical Language Model using Theano LSTM' 과 '불가사의한 귀속 신경 네트워크' 가 실현한 예는 매우 비슷하다.이 NBNotebook도 사실 Github의 프로젝트입니다. Theano.LSTM의 설명 파일입니다.먼저 위에서 열거한 예가 실행될 수 있는지 시험해 봅시다. 1 ipython의 nbviewer 시작 nbviewer는 멋진 기능이지만 이전... deep-learning
slim의batchnorm 문제 python 코드의 장점은 쉽게 작성할 수 있다는 것이다.그러나 그것의 나쁜 점도 매우 커서 읽기가 매우 어렵다!!! 다음 코드는 FastMaskRCNN(https://github.com/CharlesShang/FastMaskRCNN), 실제 운행 과정에서 istraining이 True에서 False로 바뀌면서 테스트 결과가 많이 달라졌어요!며칠을 들볶았다.나중에 해결책을 찾았어요.목표를 r... deep-learning Keras 자동 참조 조정 Grid Search는 인삼의 작업량을 줄이는 데 도움을 줄 수 있다. Keras로 쓴 모형은 KerasClassifier 또는 KerasRegressor를 통해 scikit-learn에 사용하도록 포장하고 fit()를 이용하여 훈련할 수 있다. 트레이닝 매개 변수는 Keras 모델fit(self, x, y, batch_size=32, epochs=10, verbose=1, callbacks... kerasdeep-learning 테스트 TheanoLSTM의 Tutorial 예 'A Nonsensical Language Model using Theano LSTM' 과 '불가사의한 귀속 신경 네트워크' 가 실현한 예는 매우 비슷하다.이 NBNotebook도 사실 Github의 프로젝트입니다. Theano.LSTM의 설명 파일입니다.먼저 위에서 열거한 예가 실행될 수 있는지 시험해 봅시다. 1 ipython의 nbviewer 시작 nbviewer는 멋진 기능이지만 이전... deep-learning