честно говоря, я пока мало чего понимаю про это все.

Ну вопрос в том какие у тебя данные

Если они одномерные, то ты не можешь к ним двумерную конволюцию применить

так я вроде бы одномерную применяю

у меня нумпай массив 17к х 286

наверное надо переформулировать вопрос, потому что сейчас ловлю себя на мысли, что cnn в моей задачи не нужна.
Задача достаточно простая, есть параметры, есть какой то для них результат (задача классификации)
логистическую, knn, scv сети я построил и все вполне работает, стоит задача построить 1-2 сети использую разные модели deep learning, может кто подскажет на что посмотреть?

А кстати непопулярные ибо эквивалентны непараметрическим+ линейная часть сетки?

Ребят, если у меня есть 400 объектов одного класса и 80 объектов другого класса, и у каждого объекта около 1000 признаков , то как мне понять чем они отличаются эти два класса ?

Boxplot строить ?

Можно построить логистическую регрессию, отличающую один класс от другого, с очень сильной L1-регуляризацией. Тогда коэффициенты при большинстве признаков занулятся, а признаки, при которых коэффиценты остались ненулевыми, и будут их сильнее всего отличать.

Или можно просто тесть Стьюдента на сравнение средних сделать по каждому признаку, и отобрать те признаки, где разница наиболее контрастная.

Доброго дня. Есть вопрос по организации работы с TF: как лучше всего конвертировать пользовательский датасет для сегментации в формате COCO (разметка через labelme) в tfrecords?

Подход с использованием
https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/dataset_tools/create_coco_tf_record.py мне дал странный результат, обучеие на основе которого прошло с сильными проблемами: насколько я понимаю, это из-за пользовательских объектов вместо стандартных COCO.

Тоже немного застрял на офф документации.
Попробуйте этот пример.
Тут модифицированный generate_tfrecord.py у которого лэйблы прописаны ручками в коде (соотв. их надо будет свои вписать) но он по крайней мере сработал (у меня год назад)

Может кто помочь разобрать мой код? Программа работает, но во время теста выдает неправильный результат

Благодарю, я уже пробовал этот подход. Тут проблема другая - мой формат XML имеет совсем другие поля. У меня уже написан код для конвертации моих XML в train/val/test.json для COCO, поэтому хотелось бы подцепиться именно к таким файлам.

Всё еще смотрите Сираджа ? 😂  Зашел в коменты и наткнулся на ваш

Анализируешь данные, изучаешь data science или разрабатываешь ML-приложения и их прототипы? Недавно @selectelnews выпустил бесплатный Data Science Docker Container с фреймворками и инструментами ML/DL.

Без навыков Devops с его помощью можно развернуть рабочую среду и обучать нейросети, экспериментировать с данными и запускать проекты машинного обучения.

Из явных плюсов:

— Выгодная оплата — платить нужно только за потребляемые ресурсы в облаке или кластере Managed Kubernetes. Если запускаешь контейнер на своем компьютере — платить вообще не нужно.

— Понятная документация. @selectelnews снял двухминутную инструкцию со всеми этапами запуска контейнера и описал процесс в базе знаний.

Запускай контейнер по ссылке: https://slc.tl/8bbup

Спасибо

Неа