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Estoy tratando de usar la convolución 1D para clasificar un conjunto de señales de tiempo. Cada unidad de datos que necesito clasificar está compuesta por 65 series de tiempo diferentes, cada una contiene 50 muestras de tiempo, por lo que si escribo: dataset = MyDataset(train,y_train_one_hot) a,b = dataset[1] print(a.shape) Obtendré: . . . Read more
He construido una CNN con valores complejos utilizando ComplexPyTorch, donde las capas están envueltas en un torch.ModuleList. Cuando ejecuto la red, pasa correctamente la comprobación de validación y 1 lote del entrenamiento, pero luego mi pérdida devuelve NaNs. Al registrar los gradientes en on_after_backward, se muestran NaNs inmediatamente. ¿Alguien tiene . . . Read more
Soy nuevo en DL y estoy intentando entrenar mis primeros modelos CNN con la arquitectura googLeNet. He preparado las dimensiones de mis datos de imágenes personalizadas con 50×50, pero la arquitectura recomienda usar 224×224. ¿Está bien usar esta arquitectura? No quiero volver a hacer mis conjuntos de datos para cambiar . . . Read more
Actualmente estoy desarrollando una red neuronal en Julia utilizando el paquete flux.jl y tengo un problema con mis predicciones. Mis pesos cambian en comparación con lo que solían ser al principio, pero todas mis predicciones en cada elemento de la matriz de fila de -y hat también conocida como predicciones . . . Read more
Estoy aprendiendo Convolution Neural Network ahora y practicándolo en Pytorch. Recientemente, he estado leyendo documentos relacionados con optimizadores, como SGD, Adam y Radam. Cuando examino los resultados visuales de los documentos, encuentro que sus imágenes muestran un aumento repentino en la precisión en la 80ª época (figura 6 en el . . . Read more