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For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
python - mxnet による画像分類モデルのトレーニング
mxnet を使用して画像分類モデルをトレーニングする方法、または既に存在するモデルの精度を上げる方法を学習するための段階的なガイドブックがないため、たとえば、5 つのクラス iamges があり、これらを分類できるモデルをトレーニングしたい5クラスのことは非常にうまくいきます。さらに、mxnet ガイドブックは詳細を見つけることができませんでした。どうすればいいですか? github プロジェクトはありますか?
mxnet - mxnetにmultiplecpuに関する概念はありますか
ご存じのように、mxnet には、コマンドで -gpu を指定すると、複数の gpu という概念があります。また、gpu を指定しないと、cpu で実行されます。何個の cpu で実行されますか?複数の cpu を指定することはできますか?
python - Mxnet で事前トレーニング済みモデルのレイヤーを変更する方法
事前トレーニング済みの Mxnet モデルがあります。最後の 2 つのレイヤーを変更し、テスト用に新しい 2 つのレイヤーを追加する必要があります。基本的に、画像の確率マップを作成する必要があります。どうやってやるの ？
python - Mxnet Rec を Tensorflow にフィードする
Im2rec で Mxnet Rec データを作成しました。これをTensorflowにフィードしたいと思います。出来ますか ？どうすればそれを行うことができますか？何か案が ？
r - rキャレットでのランダム検索
trainControl()私は最近、キャレットのFunktionでランダム検索オプションに出くわしました。キャレットはどのようにパラメーターを生成しますか? また、ある種のユーザー固有の入力 (パラメーターがサンプリングされる分布など) を提供する方法はありますか? ウェブサイトで、私はこの引用だけを見つけました：
キャレットに含まれる組み込みモデルには、ランダムな調整パラメーターの組み合わせを生成するコードが含まれています
たとえば、mxnetキャレットとランダム検索を試しました。
このコードを使用して、キャレットは第 1 層のニューロン数と他のパラメーター (学習率、運動量、ドロップアウト、繰り返し) の妥当な値をサンプリングしましたが、第 2/第 3 層をゼロに一定に保ちます。[25, 150] などの均一な分布で 3 つのレイヤーすべてをサンプリングするようにキャレットに指示する方法はありますか?