在自然語言處理中,主要使用一維的卷積。 API inputs: 輸入數據,如 , , filters: 濾波器的個數 kernel size: 卷積核的大小,指定一個維度即可,即卷積核的高。寬是數據的維度,自動匹配。 ...
2019-01-03 09:49 0 2950 推薦指數:
input:輸入數據 filter:過濾器 strides:卷積滑動步長,實際上可以解釋為過濾器的大小 padding:圖像邊填充方式 ...
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,非常重要 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None ...
介紹關於空洞卷積的理論可以查看以下鏈接,這里我們不詳細講理論: 1.Long J, Shelhamer E, Darrell T, et al. Fully convolutional networks for semantic segmentation[C]. Computer Vision ...
方法定義 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=True, data_format="NHWC", dilations=[1,1,1,1], name=None) 參數: input: 輸入的要做 ...
下面是二維卷積函數的樣例和解釋,一維或更高維的卷積函數與之類似 1、tf.nn.conv2d 關鍵參數如下 input.shape=[batch, in_height, in_width, in_channels] filter.shape= [filter_height ...
xavier_initializer( uniform=True, seed=None, dtype=tf.float32 ) 該函數返回一個用於初始化權重的初始化程序 “Xavier” 。這個初始化器是用來保持每一層的梯度大小 ...