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c4a1737fa7
In der config Datei kann man nun einstellen, ob während des Training mit leaky relu, bei einer Performance von 100% auf relu geswitched wird (d.h. leaky relu mit slope = 0.0). In der cnn_trainin.py musste ich beim Lesen und Laden der config.json aufgrund eines komischen Errors beim Ausführen der .sh-file was ändern. |
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Classic_contour_net_shallow | ||
functions | ||
RenderStimuli | ||
clean.sh | ||
cnn_training.py | ||
cnn_training_v2.py | ||
config.json | ||
config_v2.json | ||
draw_kernels_v2.py | ||
inspect_weights_conv_0.py | ||
inspect_weights_conv_x.py | ||
LICENSE | ||
network_0.json | ||
optimal_stimulus.py | ||
performance_pfinkel_plots.py | ||
plot_performance_data.py | ||
weights_0.npy |