原文:TensorFlow卷積網絡常用函數參數詳細總結

卷積操作 tf.nn.conv d input, filter, strides, padding, use cudnn on gpu None, name None 除去name參數用以指定該操作的name,與方法有關的一共五個參數: input:指需要做卷積的輸入圖像,它要求是一個Tensor,具有 batch, in height, in width, in channels 這樣的shap ...

2019-01-14 11:53 0 2197 推薦指數:

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TensorFlow——卷積神經網絡的相關函數

TensorFlow中,使用tr.nn.conv2d來實現卷積操作,使用tf.nn.max_pool進行最大池化操作。通過闖傳入不同的參數,來實現各種不同類型的卷積與池化操作。 卷積函數tf.nn.conv2d TensorFlow里使用tf.nn.conv2d函數來實現卷積,其格式 ...

Tue Jun 04 05:57:00 CST 2019 0 556
卷積神經網絡中的padding參數詳細解釋

padding有兩種可選值:‘VALID’和‘SAME’。(源圖像邊緣的填充,填充值:0) 取值為‘VALID’時padding=0,並不會對輸入(input)做填充; 取值為‘SAME’時padding>0,將會對輸入(input)做填充,填充值都是0值。 卷積 ...

Sun Oct 25 00:54:00 CST 2020 0 1492
TensorFlow中的卷積函數

前言 最近嘗試看TensorFlow中Slim模塊的代碼,看的比較郁悶,所以試着寫點小的代碼,動手驗證相關的操作,以增加直觀性。 卷積函數 slim模塊的conv2d函數,是二維卷積接口,順着源代碼可以看到最終調的TensorFlow接口是convolution,這個地方就進入C++層面 ...

Wed May 23 22:36:00 CST 2018 0 3737
常用卷積神經網絡精煉總結(復習用)

本文總結了目前依然常用常見的卷積神經網絡的特點,僅作為復習使用,具體細節建議閱讀原論文 ①Resnet 1. 擬合殘差,網絡退化或者消失的主要原因是多個非線性層無法構建恆等映射,解決方法之一就是引入殘差。讓模型內部至少有恆等映射的能力。 2. resent可以看作是路徑的集合,類似 ...

Tue Dec 15 05:27:00 CST 2020 0 775
Tensorflow卷積神經網絡

卷積神經網絡(Convolutional Neural Network, CNN)是一種前饋神經網絡, 在計算機視覺等領域被廣泛應用. 本文將簡單介紹其原理並分析Tensorflow官方提供的示例. 關於神經網絡與誤差反向傳播的原理可以參考作者的另一篇博文BP神經網絡與Python實現. 了解 ...

Thu Oct 12 19:53:00 CST 2017 9 6989
卷積神經網絡卷積的結構和參數的多少

  卷積神經網絡其實和普通的神經網絡的區別在於它的輸入不再是一維的向量了,而是一個三維的向量,為什么是三維的呢?這是因為圖片有三個通道R,G,B。那么輸出是什么呢?輸出可以認為是一維的向量,比如說那圖片分類舉例,分為K類的話,輸出就是K維的向量。      卷積神經網絡的基本結構 ...

Tue Oct 09 00:51:00 CST 2018 0 714
 
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