From the offical code: So - basically the TimeDistributedDense was introduced first in early versions of Keras in order to apply a Dense ...
TimeDistributed這個層還是比較難理解的。事實上通過這個層我們可以實現從二維像三維的過渡,甚至通過這個層的包裝,我們可以實現圖像分類視頻分類的轉化。 考慮一批 個樣本,其中每個樣本是一個由 個維度組成的 個向量的序列。該層的批輸入形狀然后 , , 。 可以這么理解,輸入數據是一個特征方程,X X ... X Y,從矩陣的角度看,拿出未知數,就是 個向量,每個向量有 個維度,這 個維度 ...
2018-05-24 16:36 0 2753 推薦指數:
From the offical code: So - basically the TimeDistributedDense was introduced first in early versions of Keras in order to apply a Dense ...
Keras的TimeDistributed層主要用途是在時間維度上進行全連接. 比如Faster RCNN,1張圖生成了16個ROI,需要對每一個ROI進行分類和回歸,ROI的維度是7×7×512,長度和寬度都是7,512個通道,16個ROI的的維度是16×7×7×512,需要得到16個分類 ...
The output will then have shape (32, 10, 8). In subsequent layers, there is no need for the input_shape: 在隨后的層中,不需要指定input_shape參數。 The output ...
本文介紹了LSTM網絡中的TimeDistributed包裝層,代碼演示了具有TimeDistributed層的LSTM網絡配置方法。 演示了一對一,多對一,多對多,三種不同的預測方法如何配置。 在對多對一預測中用了不配置TimeDistributed的方法,在多對多預測中使 ...
參考鏈接:https://blog.csdn.net/nima1994/article/details/82468965 參考鏈接:https://blog.csdn.net/gdl3463315 ...
https://blog.csdn.net/nima1994/article/details/82468965 ...
最近在看SSD源碼的時候,就一直不理解,在模型構建的時候如果使用Flatten或者是Merge層,那么整個數據的shape就發生了變化,那么還可以對應起來么(可能你不知道我在說什么)?后來不知怎么的, ...
使用背景 最常見的一種情況, 在NLP問題的句子補全方法中, 按照一定的長度, 對句子進行填補和截取操作. 一般使用keras.preprocessing.sequence包中的pad_sequences方法, 在句子前面或者后面補0. 但是這些零是我們不需要的, 只是為了組成可以計算的結構 ...