問題タブ [mxnet]

からOSX Capitanでコンパイルmxnet（http://mxnet.readthedocs.org/en/latest/index.htmlhttps://github.com/dmlc/mxnet ）しようとしています。インストール手順に従い、すべての依存関係が整っていることを確認した後、ビルド ステップで次のエラーが発生します。

問題のあるスクリプトを追跡する../mxnet/dmlc-core/include/dmlc/base.hと、問題のある行と思われるものが見つかります。

次のパッチを試します。

次のエラーが発生します。

何かご意見は？types.h私のマシンには間違いなく存在しますが、レポから取得したスクリプトは、ビルドを強制終了しているファイルを見つけられません。

私のデータセットはMNISTで、ML ライブラリはMXNet です

CNN アルゴリズムを使用して ML を練習しました。次に、参照チュートリアルの6 ページと 7 ページを見つけました。

デフォルトのカーネルは、マトリックス (MXNet のカーネル) 内のすべての「1」インスタンスであると思います。上のスライドのようなスムーズなカーネルの作り方。

これは R を使用した MXNet コードです。

Python 3 で R について説明されているすべてをアーカイブしようとしていますが、これまでのところ、それ以上進んでいません。

R のチュートリアルについては、http: //mxnet.readthedocs.org/en/latest/R-package/classifyRealImageWithPretrainedModel.htmlで説明しています。

Pythonで同じことを行うにはどうすればよいですか? 次のモデルを使用: https://github.com/dmlc/mxnet-model-gallery/blob/master/imagenet-1k-inception-bn.md

敬具、ケビン

Julia で mxnet.jl を使用して、mxnet のメイン ドキュメントから次の例を複製しようとしています。

この例は、シンボリック式を自動差分処理し、その勾配を取得する方法を示しています。

mxnet.jl (最新バージョン 2016-03-07) で同等のものは何ですか?

コマンドラインではなくスクリプトからこの関数を実行したいと思います。たとえば、関数は次のとおりです。

どうすればこのように実行できますか?

また、コマンド ラインからしか実行できない関数を誰かが作成するのはなぜでしょうか。不便な感じです。

13000 のトレーニング画像と 3000 の検証画像を使用して、11 クラスの画像分類器を構築しようとしています。mxnet を使用してトレーニングされているディープ ニューラル ネットワークを使用しています。トレーニングの精度は向上しており、80% を超えていますが、検証の精度は 54 ～ 57% の範囲にあり、向上していません。ここで何が問題になる可能性がありますか? 画像の数を増やす必要がありますか?

mxnet を使用して 11 クラスの画像分類器をトレーニングしています。奇妙な動作のトレーニング精度がゆっくりと増加し、最大 39% になり、次のエポックでは 9% に低下し、残りのトレーニングでは 9% 近くにとどまることが観察されています。保存したモデル (39% のトレーニング精度) を使用してトレーニングを再開し、他のすべてのパラメーターを同じに保ちました。現在、トレーニングの精度は再び向上しています。ここでの理由は何ですか？理解できません。また、トレーニングの精度値を常に確認する必要があるため、この方法でモデルをトレーニングすることは難しくなっています。

学習率は0.01で一定