Tensorflow 池化层（pooling)和全连接层(dense)
一、池化层（pooling） 池化层定义在 tensorflow/python/layers/pooling.py. 有最大值池化和均值池化。 1. 最大池化层 tf.layers.max_pooling2d inputs: 进行池化的数据。pool_size: 池化的核大小 ...
原文：tensorflow 1.0 学习：池化层（pooling)和全连接层(dense)
池化层定义在 tensorflow python layers pooling.py. 有最大值池化和均值池化。 tf.layers.max pooling d inputs: 进行池化的数据。 pool size: 池化的核大小 pool height, pool width ，如 ， . 如果长宽相等，也可以直接设置为一个数，如pool size . strides: 池化的滑动步长。可以设置 ...
2017-06-02 14:26 0 65615 推荐指数：
相关推荐
tensorflow2.0——神经网络的层（层全连接层、卷积层、池化层、BN层、激活层、dropout层及其他层）
一、全连接层 tensorflow中用tf.keras.layers.Dense()这个类作为全连接的隐藏层，下面是参数介绍： tf.keras.layers.Dense() inputs = 64, # 输入该网络层的数据 units = 10, # 输出的维度大小 ...
Tensorflow中dense（全连接层）各项参数
全连接dense层定义在 tensorflow/python/layers/core.py. 1. 全连接层 tf.layers.dense dense( inputs, units, activation=None, use_bias=True ...
TensorFlow全连接层函数tf.layers.dense()原理
转发博客链接：https://www.jianshu.com/p/3855908b4c29 网上很多有关全连接层实现的代码，大部分都还是倾向于自己构造权重矩阵W和偏移矩阵b，利用矩阵乘法实现全连接层。 而TensorFlow中封装了全连接层函数tf.layers.dense ...
Pooling Layer：池化层
1. 池化层：由1个filter组成，对图片 / 输入矩阵进行空间上的降采样处理，压缩图像的高度和宽度。池化层的filter不是用来得到feature map，而是用来获取filter范围内的特定值。池化层的filter并不设置特定的权值，通常只是用来获取感受野范围内的最大值或平均值。 降采样 ...
【机器学习】卷积层，池化层，全连接层，BN层作用；CNN 网络参数数量的计算
https://www.cnblogs.com/ymjyqsx/p/9451739.html https://blog.csdn.net/m0_37622530/arti ...
1-9 池化层（Pooling layers）
池化层（Pooling layers） 除了卷积层，卷积网络也经常使用池化层来缩减模型的大小，提高计算速度，同时提高所提取特征的鲁棒性。 假如输入是一个 4×4 矩阵，用到的池化类型是最大池化（ max pooling）。执行最大池化的树池是一个 2×2 矩阵。执行过程非常简单 ...
全连接层（FC）与全局平均池化层（GAP）
在卷积神经网络的最后，往往会出现一两层全连接层，全连接一般会把卷积输出的二维特征图转化成一维的一个向量，全连接层的每一个节点都与上一层每个节点连接，是把前一层的输出特征都综合起来，所以该层的权值参数是最多的。例如在VGG16中，第一个全连接层FC1有4096个节点，上一层POOL2是7*7*512 ...