对于一个全连接层,tensorflow都为我们封装好了。 使用:tf.layers.dense() inputs: 该层的输入张量 units: 输出节点的大小 ...
tf.layers.dense inputs inputs, 输入 units units, 输出的维度 activation activation, use bias use bias, True or False trainable self.is train, True or False kernel initializer self.fc kernel initializer, tf.r ...
2018-08-03 16:56 0 1635 推荐指数:
对于一个全连接层,tensorflow都为我们封装好了。 使用:tf.layers.dense() inputs: 该层的输入张量 units: 输出节点的大小 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
池化层定义在 tensorflow/python/layers/pooling.py. 有最大值池化和均值池化。 1、tf.layers.max_pooling2d inputs: 进行池化的数据。 pool_size: 池化的核大小(pool_height ...
1. 全连接层 经过前面若干次卷积+激励+池化后,终于来到了输出层,模型会将学到的一个高质量的特征图片全连接层。其实在全连接层之前,如果神经元数目过大,学习能力强,有可能出现过拟合。因此,可以引入dropout操作,来随机删除神经网络中的部分 ...
等于0,大于0的数不变。通过全连接层网络逐渐实现对输入样本的降维,如最初的输入样本是784维,而最终需 ...