問題タブ [pylearn]

pylearn2 を使用して、次の CNN モデルをトレーニングしました。

この CNN への入力例は、サイズが 25 x 150 の灰色の画像であることがわかります。最終的な出力数は 10 です。つまり、レイヤー 'y' の出力次元は 10 です。

私のトレーニング データセットは、pylearn2 の CSVDataset を使用して作成され、モデルをトレーニングできます。

ただし、このモデルを使用して予測を行う際に問題があり、scripts/mlp フォルダーにある predict_csv.py ファイルを使用して実行しようとしています。

問題は、predict_csv.py が test.csv ファイルを、それぞれ 3750 ピクセルの 1000 個のテスト例を表す 1000 x 3750 の 2 次元マトリックスに直接ロードすることです。ただし、theano の予測では、入力がレイヤー 'h1' の入力と同じ形式であると想定されます。次のエラーが発生します。

必要な形式は、pylearn2 の ('b', 0, 1, 'c') 形式だと思います。

2次元配列から上記の必要な形式にこの変換を行う方法を知りたいです。または、この問題に対処できる他の方法はありますか?

私は pylearn2 の完全な初心者であり、現在、 CIFAR10 データベースの pylearn2 チュートリアルで説明されているのと同じように、Pylearn2 を使用して腫瘍セグメンテーションのために脳の 3D MRI に取り組んでいるBrats データベースで作業しています。

私の問題は、データベース内のすべての体積画像が .mha 形式であり、Pylearn2-CNN を使用するには、画像データベース用の .pkl ファイルまたはバイナリ ファイルが必要なことです。「イメージ」モジュールは .mha ファイルを読み取れません。

Pylearn2 で .mha ファイルを操作する方法と、.mha ファイルの .pkl ファイルを生成する方法を教えてください。

現在、Ubuntu 16.04 に python パッケージ pylearn2 をインストールしようとしています。オンラインで、次のように機能する2つのアプローチを見つけました。

そしてこのように：

ただし、どちらも機能しません。最初のアプローチでは、出力として次のようになります。

この後、pylearn2 のインストールまたはエラーに関するメッセージが表示されると思いますが、どちらも発生しません。2 番目のアプローチではエラーが発生します。

問題は次の行にあると思います。

ここで何がうまくいかないのかについて、より多くの洞察を持っている人はいますか?

ニューラル ネットワークのトレーニングには、いくつかのオプティマイザーがあります。しかし、Momentum と SGD は常に、適応型の方法よりも優れているように見えます。

現在、他の人の結果を再現するためにテンソルフローでプログラムを書いています。彼らは運動量を使って訓練しpylearn2ます。しかし、いくつかのパラメーターがあります: モメンタム ファクター、ウェイト スケール、バイアス スケールです。ドロップアウト レイヤーのウェイトとしてウェイト スケールを割り当てます。

ネットワークをトレーニングするときは、Momentum を使用します。ただし、結果はトレーニングが難しすぎるようで、常に損失が大きくなります。adam を使用してトレーニングした場合の結果は悪くないように見えますが、0.00X での結果は彼よりも悪いです。

Momentum オプティマイザーのチューニング方法を知りたいです。また、自分のプログラムがうまく動かない理由も知りたいです。