池化層定義在 tensorflow/python/layers/pooling.py. 有最大值池化和均值池化。 1、tf.layers.max_pooling2d inputs: 進行池化的數據。 pool_size: 池化的核大小(pool_height ...
在tf . 中,對卷積層重新進行了封裝,比原來版本的卷積層有了很大的簡化。 一 舊版本 . 以下 的卷積函數:tf.nn.conv d 該函數定義在tensorflow python ops gen nn ops.py。 參數: input: 一個 維Tensor N,H,W,C . 類型必須是以下幾種類型之一: half, float , float . filter: 卷積核. 類型和inpu ...
2017-06-02 10:40 1 10592 推薦指數:
池化層定義在 tensorflow/python/layers/pooling.py. 有最大值池化和均值池化。 1、tf.layers.max_pooling2d inputs: 進行池化的數據。 pool_size: 池化的核大小(pool_height ...
一、前向計算和反向傳播數學過程講解 這里講解的是平均池化層,最大池化層見本文第三小節 二、測試代碼 數據和上面完全一致,自行打印驗證即可。 1、前向傳播 import tensorflow as tf import numpy as np # 輸入張量為3×3的二維矩陣 M ...
TensorFlow 可視化中間卷積層圖像方法 主要函數 參數解析 name:A name for the generated node. Will also serve as a series name in TensorBoard. tensor:A 4-D uint8 ...
還是分布式設備上的實現效率都受到一致認可。 CNN網絡中的卷積和池化層應該怎么設置呢?tf相應的函數 ...
http://www.cnblogs.com/zf-blog/p/6075286.html 卷積神經網絡(CNN)由輸入層、卷積層、激活函數、池化層、全連接層組成,即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷積層:用它來進行特征提取,如下: 輸入圖像是32*32*3,3 ...
padding的規則 · padding=‘VALID’時,輸出的寬度和高度的計算公式(下圖gif為例) 輸出寬度:output_width = (in_ ...
卷積神經網絡(CNN)由輸入層、卷積層、激活函數、池化層、全連接層組成,即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷積層:用它來進行特征提取,如下: 輸入圖像是32*32*3,3是它的深度(即R、G、B),卷積層是一個5*5*3的filter(感受野),這里注意:感受野的深度 ...