『TensorFlow』卷積層、池化層詳解
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 ...
原文：tensorflow中的卷積和池化層(一)
在官方tutorial的幫助下，我們已經使用了最簡單的CNN用於Mnist的問題，而其實在這個過程中，主要的問題在於如何設置CNN網絡，這和Caffe等框架的原理是一樣的，但是tf的設置似乎更加簡潔 方便，這其實完全類似於Caffe的python接口，但是由於框架底層的實現不一樣，tf無論是在單機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相應的函數是 ...
2018-04-15 21:09 0 4222 推薦指數：
相關推薦
CNNs中的卷積層和池化層
卷積層 卷積神經網絡和全連接的深度神經網絡不同的就是卷積層，從網絡結構來說，卷積層節點和全連接層節點有三點主要的不同，一是局部感知域，二是權值共享，三是多核卷積。 ①局部感知域是指，對於每一個計算單元來說，只需要考慮其像素位置附近的輸入，並不需要與上一層的節點相連，這可以大大減小網絡 ...
Tensorflow之CNN卷積層池化層padding規則
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_ ...
卷積神經網絡中卷積層和池化層
卷積神經網絡中卷積層和池化層 https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9593364.html 為什么要使用卷積呢？ 在傳統的神經網絡中，比如多層感知機（MLP），其輸入通常是一個特征向量，需要人工設計特征，然后將這些特征計算的值組成特征向量，在過去幾十年的經驗 ...
tensorflow的卷積和池化層（二）：記實踐之cifar10
在tensorflow中的卷積和池化層(一)和各種卷積類型Convolution這兩篇博客中，主要講解了卷積神經網絡的核心層，同時也結合當下流行的Caffe和tf框架做了介紹，本篇博客將接着tensorflow中的卷積和池化層(一)的內容，繼續介紹tf框架中卷積神經網絡CNN的使用。 因此，接下 ...
卷積層與池化層
構建了最簡單的網絡之后，是時候再加上卷積和池化了。這篇，雖然我還沒開始構思，但我知道，一 ...
卷積層和池化層
卷積神經網絡是在BP神經網絡的改進，與BP類似，都采用了前向傳播計算輸出值，反向傳播調整權重和偏置；CNN與標准的BP最大的不同是：CNN中相鄰層之間的神經單元並不是全連接，而是部分連接，也就是某個神經單元的感知區域來自於上層的部分神經單元，而不是像BP那樣與所有的神經單元相連接。CNN ...
CNN中卷積層 池化層反向傳播
參考：https://blog.csdn.net/kyang624823/article/details/78633897 卷積層 池化層反向傳播： 1，CNN的前向傳播 a）對於卷積層，卷積核與輸入矩陣對應位置求積再求和，作為輸出矩陣對應位置的值。如果輸入矩陣inputX為M*N大小 ...