代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D(带stride、padding)的具体实现:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html ...
关于卷积操作是如何进行的就不必多说了,结合代码一步一步来看卷积层是怎么实现的。 代码来源:https: github.com eriklindernoren ML From Scratch 先看一下其基本的组件函数,首先是determine padding filter shape, output shape same : 说明:根据卷积核的形状以及padding的方式来计算出padding的值, ...
2020-04-15 17:10 0 3541 推荐指数:
代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D(带stride、padding)的具体实现:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html ...
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tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数,参考文档对它的介绍并不是很详细,实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法,非常重要 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None ...
本文只讨论CNN中的卷积层的结构与计算,不讨论步长、零填充等概念,代码使用keras。 一些名词: 卷积核,别名“过滤器”、“特征提取器”。 特征映射,别名“特征图”。 至于神经元和卷积核在CNN中的区别,可以看参考7(结合参考6)中Lukas Zbinden 写的答案 ...
代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D(带stride、padding)的具体实现:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html ...
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