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() in ...
原文：2 卷积、池化、BN及Dropout解读
nn.Conv d amp nn.Max pool d amp nn.BatchNorm d amp nn.Dropout d nn.Conv d : 一个二维卷积层的输入张量为 N, C in , H, W ,输出为 N, C out , H, W ，分别为：批数据量 通道数 图片高 图片宽 注：我们在使用 nn.Conv 的过程中，只定义卷积的数目及大小，并不定义卷积核里面的参数，一开始是随机 ...
2021-10-03 17:58 0 141 推荐指数：
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卷积、池化、BN、Drop-out的位置
Drop-out和BN层可以同时使用，常用的组合形式如下： CONV/FC -> BN -> ReLu -> Dropout -> CONV/FC ...
神经网络基本组成 - 池化层、Dropout层、BN层、全连接层 13
1. 池化层 在卷积网络中， 通常会在卷积层之间增加池化（Pooling） 层， 以降低特征图的参数量， 提升计算速度， 增加感受野， 是一种降采样操作。池化是一种较强的先验， 可以使模型更关注全局特征而非局部出现的位置， 这种降维的过程可以保留一些重要的特征信息， 提升容错能力 ...
【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 ...
卷积，reLu,池化的意义
1.卷积 提取局部特征 2.Relu 留下相关特征，去掉不相关特征，卷积之后的正值越大，说明与卷积核相关性越强，负值越大，不相关性越大。 3.池化 池化的目的： （1）留下最相关的特征，或者说留下最明显的特征。 （2）增大感受野，所谓感受野，即一个像素对应回原图的区域大小 ...
深度学习之卷积和池化
转载：http://www.cnblogs.com/zf-blog/p/6075286.html 卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷积层：用它来进行特征提取，如下： 输入图像是32*32 ...
卷积层和池化层
卷积神经网络是在BP神经网络的改进，与BP类似，都采用了前向传播计算输出值，反向传播调整权重和偏置；CNN与标准的BP最大的不同是：CNN中相邻层之间的神经单元并不是全连接，而是部分连接，也就是某个神经单元的感知区域来自于上层的部分神经单元，而不是像BP那样与所有的神经单元相连接。CNN ...
卷积层与池化层
构建了最简单的网络之后，是时候再加上卷积和池化了。这篇，虽然我还没开始构思，但我知道，一 ...