tensorflow2.0——神經網絡的層（層全連接層、卷積層、池化層、BN層、激活層、dropout層及其他層）
一、全連接層 tensorflow中用tf.keras.layers.Dense()這個類作為全連接的隱藏層，下面是參數介紹： tf.keras.layers.Dense() inputs = 64, # 輸入該網絡層的數據 units = 10, # 輸出的維度大小 ...
原文：【卷積神經網絡】對BN層的解釋
前言 Batch Normalization是由google提出的一種訓練優化方法。參考論文：Batch Normalization Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift個人覺得BN層的作用是加快網絡學習速率，論文中提及其它的優點都是這個優點的副產品。網上對BN解釋詳細的不多，大多從原理上解 ...
2018-09-23 19:03 1 8596 推薦指數：
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