問題タブ [convolutional-neural-network]

R で fit_generator を使用するとエラーが発生します... これが私のコードです..`

エラー: py_call_impl(callable、dots$args、dots$keywords) のエラー: StopIteration: 'float' オブジェクトは整数として解釈できません

検証セットを入れると、bool(validation_data) という別のエラーが発生します。フロートエラー..

コンテキスト: データセットを分類するために CNN のトレーニングを開始します。この CNN は、実際のアプリケーション用に展開する必要があります。したがって、この CNN を介した順伝播は高速でなければなりません。私が読んだ CNN アーキテクチャのほとんどは、GPU なしでは実行できず、デプロイするには多くのコストのかかるリソースが必要です。

質問: これで、CNN アーキテクチャのサイズを縮小するのに非常に役立つ特定の手法を 1 つ知っています。3 次補間を使用して画像を縮小します (3 次補間は、エッジなどの特定の画像機能を改善するのに役立ちます)。これにより、畳み込みレイヤーの数とフィルター サイズが削減され、CNN の全体的なパラメーターが大幅に削減されます。現実的に展開できるように、CNN を小さくできる他の手法があるかどうかを知りたかったのです。