必威英雄联盟问题标记为[培训]

有关训练必威英雄联盟网络、规则系统或其他人工智能系统组件的问题。

305个必威英雄联盟问题
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测试集中遗漏了最后一个目标名称

我正在用一个有51个类和6766个数据的数据集训练一个神经网络。我将80%用于训练集,10%用于验证,10%用于测试。训练后我得到了困惑矩阵…
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DDQN代理在奥赛罗(逆转)游戏中挣扎学习

这是我来到这个论坛的第一个问题,欢迎大家。我正在尝试执行DDQN代理玩奥赛罗(逆转)游戏。我试过很多方法,但是代理似乎…
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42岁的观点

如果权重被解密,用加密数据和权重训练的神经网络的性能会受到影响吗?

假设用加密数据(例如,同态加密,更准确地说,用Paillier部分方案)训练一个神经网络。此外,假设它也被训练…
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在神经网络培训期间,可以在培训数据加密(同态)的情况下梯度泄漏敏感信息?

文献中的一些算法允许恢复用于训练神经网络的输入数据。这是使用权重的梯度(更新)来完成的,例如从梯度的深度泄漏(2019)…
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31日视图

为什么在DL库中有一个统一的和正常的He / Xavier初始化版本?

目前,两种最流行的神经网络权值初始化方案是Xavier和He。这两种方法都提出了随机权值初始化,其方差依赖于输入的数量…
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是否有任何拇指确定培训CNN所需的数据量

我正在培训亚历纳特卷积神经网络,以对数据集进行分类图像。我想知道是否存在使用数据增强在培训神经网络中的任何一般规则。我怎么能够 ...
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44岁的观点

谁能解释一下这条损失曲线是什么意思?

我正在训练Tensorflow上的CNN模型。经过一段时间我回来看了这个损失曲线:绿色曲线是训练损失,灰色是验证损失。我知道在epoch 394之前...
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54岁的观点

(稀疏)分类交叉熵能大于1吗?

我正在使用AlexNet CNN来对我的数据集分类,其中每个类包含10个类和1000个数据,具有60-30-10,用于列车,验证和测试。我使用了不同的批量尺寸,学习......
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25的观点

为什么我们需要故意提供假标签给discriminator来训练GANs?

这是我曾经学习过GAN的教程。在本教程中,它教导我们故意提供虚假标签以“愚弄”鉴别者,但它会使鉴别者成为......
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23次观点

是否有任何用于神经网络的重量初始化的固定种子的缺点?

例如,如果我们将随机种子设置为0,我们会遇到任何问题吗?例如,可能是种子0,我们只能达到某种训练错误,但其他种子会收敛到更低的......
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56观

为什么权重更新应该与输入成比例?

我正在读《深入学习》这本书。关于训练中体重的更新,它有以下代码和解释:…
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14的观点

批量大小对翻译模型的验证分数的影响

这是一个一般性的问题。我正在训练一个具有不同批大小的神经机器翻译模型:16、32和64,用于相同数量的epoch(10)。我的验证分数很低…
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25的观点

在培训图像中对象检测的深度学习模型时,您需要大量图像,还是大量的训练样本?

我正在训练一个用于目标检测的深度学习模型。大家一致认为,你拥有的图像越多,结果就越好。我看过的所有教程都说更多的图片…
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13的观点

变压器的定期取样是如何工作的?

我正在阅读这篇论文,它适用于交通预测的变压器修改版本。我有点熟悉变压器架构以及它如何运作,但在纸质中,......
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22日视图

改变神经网络(SSD ResNet-50)的尺寸缩小尺寸是否会改变模型的整体结果和精度?

我正在使用TensorFlow训练一个卷积神经网络来检测目标(在我的例子中是农作物中的杂草)。原始训练照片的原始尺寸是4000 x 3000像素,这必须…

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