به بخش پرسش و پاسخ یادگیری عمیق خوش آمدید,
این نسخه آزمایشی سایت است.
لطفا به نکات زیر توجه کنید:
  • برای ارتباط با مدیران میتوانید از صفحه مدیران اقدام کنید.
  • سوال و جواب ها باید به زبان فارسی باشند. استفاده از زبان انگلیسی یا فینگلیش برای پاسخ دادن مجاز نیست.
  • لطفا بعد از پرسش سوال لینک سوال خود را در گرو تلگرام (Iran Deep Learning Group) معرفی کنید تا سریعتر به جواب برسید. برای دسترسی به آخرین لینک از منابع یادگیری استفاده کنید
  • لطفا بجای عکس از متن استفاده کنید. اگر متون طولانی هستند از سایت pastebin.com برای اپلود استفاده کرده و لینک حاصل را در سوال خود قرار دهید. برای قرار دادن تصویر ، از بخش ارسال تصویر ادیتور سایت استفاده کنید.
  • بعد از دریافت پاسخ، بهترین پاسخ را از طریق کلیک بر روی علامت تیک انتخاب کنید
  • اگر با خطا و یا مشکلی مواجه شدید از بخش تماس با ما در انتهای صفحه و یا ایمیل Coderx7@gmail.com موضوع را اطلاع دهید.

با تشکر

دسته بندی ها

0 امتیاز

چگونه یک شبکه مثل Google Net رو برای آموزش تصاویر Gray بکار ببریم (در حالی که در دیفالت آن تصاویر باید رنگی باشد) و همزمان برای طبقه بندی تصاویر و رگرسیون استفاده شود (دو خروجی متفاوت به صورت همزمان)؟

توسط (102 امتیاز)

1 پاسخ

0 امتیاز

سلام
برای بخش اول سوالتون قبلا بحث شده میتونید اینجا رو ببینید
برای بخش دوم هم کافیه دو سر جداگانه ایجاد کنید. یعنی شبکه شما مثلا 22 لایه است که لایه 22 ام برای دسته بندی استفاده میشه. شما میرید از لایه فرضا 20 یک انشعاب میزنید . یعنی توده خروجی بطور همزمان وارد دوتا لایه میشه لایه اول میره برای دسته بندی و لایه دیگه میره برای انجام رگرسیون . حالا میتونید تو هرکدوم از این مسیرها یک لایه داشته باشید یا چندتا.
اگه معماری های مربوط به ابجکت دیتکشن رو ببینید متوجه میشید . همینطور دیدن لکچر شماره 8 دانشگاه استنفورد در مورد یادگیری عمیق هم پیشنهاد میشه چون در مورد ابجکت دیتکشن که بحث میکنه این معماری و نحوه ایجاد و کارکرد اون هم توضیح داده میشه . لینک اموزش ها هم در سایت هست و هم در گروه و کانال یادگیری عمیق.

توسط (4.3k امتیاز)
...