參數介紹: value:需要池化的輸入,一般池化層接在卷積層后面,所以輸入通常是feature map,依然是[batch, height, width, channels]這樣的shape。 batch 訓練時一個batch的圖片數量 ...
轉載自此大神http: blog.csdn.net mao xiao feng article details max pooling是CNN當中的最大值池化操作,其實用法和卷積很類似 有些地方可以從卷積去參考 TensorFlow tf.nn.conv d是怎樣實現卷積的 tf.nn.max pool value, ksize, strides, padding, name None 參數是四個 ...
2017-05-09 21:12 0 5618 推薦指數:
參數介紹: value:需要池化的輸入,一般池化層接在卷積層后面,所以輸入通常是feature map,依然是[batch, height, width, channels]這樣的shape。 batch 訓練時一個batch的圖片數量 ...
tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 介紹參數: input:指卷積需要輸入的參數,具有這樣的shape[batch, in_height, in_width ...
摘要:池化層的主要目的是降維,通過濾波器映射區域內取最大值、平均值等操作。 均值池化:tf.nn.avg_pool(input,ksize,strides,padding) 最大池化:tf.nn.max_pool(input,ksize,strides,padding) input ...
這個函數的作用是計算激活函數 relu,即 max(features, 0)。將大於0的保持不變,小於0的數置為0。 ...
轉自 http://www.cnblogs.com/welhzh/p/6607581.html 下面是這位博主自己的翻譯加上測試心得 tf.nn.conv2d是TensorFlow里面實現卷積的函數,參考文檔對它的介紹並不是很詳細,實際上這是搭建卷積神經網絡比較核心的一個方法 ...
: padding 無論取 'SAME' 還是取 'VALID', 它在 conv2d 和 max_pool ...
函數原型為 def reshape(tensor, shape, name=None) 第1個參數為被調整維度的張量。 第2個參數為要調整為的形狀。 返回一個shape形狀的新tensor 注意shape里最多有一個維度的值可以填寫為-1,表示自動計算此維度。 很簡單的函數 ...
官方的接口是這樣的 tf.nn.dropout(x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None, name=None) 根據給出的keep_prob參數,將輸入tensor x按比例輸出。 默認情況下, 每個元素保存或丟棄都是獨立的。后面這段沒太懂,以后 ...