原文:卷积层后连接LSTM层的报错(InvalidArgumentError (see above for traceback): Incompatible shapes: [128] vs. [384])

三通道编译通过但无法训练 报错 InvalidArgumentError see above for traceback : Incompatible shapes: vs. 。其中 报错原因 本文为三通道 DCNN,在model的中间通过代码: outputs keras.layers.concatenate inputs , inputs , inputs , axis 将三个通道的输出结合 ...

2018-05-17 10:19 0 6909 推荐指数:

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卷积和全连接之间的关系

1 卷积和全连接的概念 https://towardsdatascience.com/convolutional-neural-network-17fb77e76c05 2 卷积和全连接间关系 2.1 1 × 1卷积核的卷积和全连接 假设有一个三维图片输入,大小 ...

Sun Nov 14 07:47:00 CST 2021 2 3992
卷积神经网络示例( 卷积、池化、全连接

1 池化(Pooling layers) 除了卷积卷积网络也经常使用池化来缩减模型的大小,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,即f=2,步幅是 2,即s ...

Wed Jul 28 04:49:00 CST 2021 0 224
 
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