From the offical code: So - basically the TimeDistributedDense was introduced first in early versions of Keras in order to apply a Dense ...
TimeDistributed这个层还是比较难理解的。事实上通过这个层我们可以实现从二维像三维的过渡,甚至通过这个层的包装,我们可以实现图像分类视频分类的转化。 考虑一批 个样本,其中每个样本是一个由 个维度组成的 个向量的序列。该层的批输入形状然后 , , 。 可以这么理解,输入数据是一个特征方程,X X ... X Y,从矩阵的角度看,拿出未知数,就是 个向量,每个向量有 个维度,这 个维度 ...
2018-05-24 16:36 0 2753 推荐指数:
From the offical code: So - basically the TimeDistributedDense was introduced first in early versions of Keras in order to apply a Dense ...
Keras的TimeDistributed层主要用途是在时间维度上进行全连接. 比如Faster RCNN,1张图生成了16个ROI,需要对每一个ROI进行分类和回归,ROI的维度是7×7×512,长度和宽度都是7,512个通道,16个ROI的的维度是16×7×7×512,需要得到16个分类 ...
The output will then have shape (32, 10, 8). In subsequent layers, there is no need for the input_shape: 在随后的层中,不需要指定input_shape参数。 The output ...
本文介绍了LSTM网络中的TimeDistributed包装层,代码演示了具有TimeDistributed层的LSTM网络配置方法。 演示了一对一,多对一,多对多,三种不同的预测方法如何配置。 在对多对一预测中用了不配置TimeDistributed的方法,在多对多预测中使 ...
参考链接:https://blog.csdn.net/nima1994/article/details/82468965 参考链接:https://blog.csdn.net/gdl3463315 ...
https://blog.csdn.net/nima1994/article/details/82468965 ...
最近在看SSD源码的时候,就一直不理解,在模型构建的时候如果使用Flatten或者是Merge层,那么整个数据的shape就发生了变化,那么还可以对应起来么(可能你不知道我在说什么)?后来不知怎么的, ...
使用背景 最常见的一种情况, 在NLP问题的句子补全方法中, 按照一定的长度, 对句子进行填补和截取操作. 一般使用keras.preprocessing.sequence包中的pad_sequences方法, 在句子前面或者后面补0. 但是这些零是我们不需要的, 只是为了组成可以计算的结构 ...