原文:卷積層后連接LSTM層的報錯(InvalidArgumentError (see above for traceback): Incompatible shapes: [128] vs. [384])

三通道編譯通過但無法訓練 報錯 InvalidArgumentError see above for traceback : Incompatible shapes: vs. 。其中 報錯原因 本文為三通道 DCNN,在model的中間通過代碼: outputs keras.layers.concatenate inputs , inputs , inputs , axis 將三個通道的輸出結合 ...

2018-05-17 10:19 0 6909 推薦指數:

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卷積和全連接之間的關系

1 卷積和全連接的概念 https://towardsdatascience.com/convolutional-neural-network-17fb77e76c05 2 卷積和全連接間關系 2.1 1 × 1卷積核的卷積和全連接 假設有一個三維圖片輸入,大小 ...

Sun Nov 14 07:47:00 CST 2021 2 3992
卷積神經網絡示例( 卷積、池化、全連接

1 池化(Pooling layers) 除了卷積卷積網絡也經常使用池化來縮減模型的大小,提高計算速度,同時提高所提取特征的魯棒性。假如輸入是一個 4×4 矩陣,用到的池化類型是最大池化(max pooling),執行最大池化的樹池是一個 2×2 矩陣,即f=2,步幅是 2,即s ...

Wed Jul 28 04:49:00 CST 2021 0 224
 
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