CNN中的卷積核及TensorFlow中卷積的各種實現
聲明： 1. 我和每一個應該看這篇博文的人一樣，都是初學者，都是小菜鳥，我發布博文只是希望加深學習印象並與大家討論。 2. 我不確定的地方用了“應該”二字 首先，通俗說一下，CNN的存在是為了解 ...
原文：TensorFlow中與卷積核有關的各參數的意義
以自帶models中mnist的convolutional.py為例： .filter要與輸入數據類型相同 float 或float ，四個參數為 filter height, filter width, in channels, out channels ，即卷積核的高 寬 輸入通道數 輸出通道數 feature map ，如： , , NUM CHANNELS, , x filter, de ...
2016-02-20 18:13 0 4745 推薦指數：
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