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這個函數的作用是計算激活函數 relu,即 max features, 。將大於 的保持不變,小於 的數置為 。 ...
2018-06-04 11:33 8 23251 推薦指數:
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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 ...
sample output ...
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轉載自此大神 http://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53453926 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 ...
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 ...
**計算Leaky ReLU激活函數tf.nn.leaky_relu(features,alpha=0.2,name=None )參數: features:一個Tensor,表示預激活alpha:x<0時激活函數的斜率ame:操作的名稱(可選)返回值:激活值** 非飽和激活函數:Leaky ...
參考:https://blog.csdn.net/cherrylvlei/article/details/53149381 首先,我們來看一下ReLU激活函數的形式,如下圖: 單側抑制,當模型增加N層之后,理論上ReLU神經元的激活率將降低2的N次方倍, ReLU實現 ...