這是一個最大池化的 ...
Tensorflow 池化操作 pool 池化 操作與卷積運算類似,取輸入張量的每一個位置的矩形鄰域內值的最大值或平均值作為該位置的輸出值,如果取的是最大值,則稱為最大值池化 如果取的是平均值,則稱為平均值池化。pooling操作在圖像處理中的應用類似於均值平滑,形態學處理,下采樣等操作,與卷積類似,池化也分為same池化和valid池化 一.same池化 same池化的操作方式一般有兩種:sa ...
2019-01-30 10:13 0 980 推薦指數:
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Plese see this answer for a detailed example of how tf.nn.conv2d_backprop_input and tf.nn.conv2d_ ...
Tensorflow–一維離散卷積 一維離散卷積的運算是一種主要基於向量的計算方式 一.一維離散卷積的計算原理 一維離散卷積通常有三種卷積類型:full卷積,same卷積和valid卷積 1.full卷積 full卷積的計算過程如下:K沿着I順序移動,每移動一個固定 ...
博客轉載自:https://blog.csdn.net/davincil/article/details/77893185 函數原型:slice(input_, begin, size, na ...
官方API(需翻牆) 中文API 方法 返回值類型 參數 說明 算數運算符 .add() ...
Tensorflow–卷積的梯度反向傳播 一.valid卷積的梯度 我們分兩種不同的情況討論valid卷積的梯度:第一種情況,在已知卷積核的情況下,對未知張量求導(即對張量中每一個變量求導);第二種情況,在已知張量的情況下,對未知卷積核求導(即對卷積核中每一個變量求導) 1. ...
Tensorflow–二維離散卷積 一.二維離散卷積的計算原理 二維離散卷積的計算原理同一維離散卷積的計算原理類似,也有三種卷積類型:full卷積,same卷積核valid卷積。通過3行3列的二維張量x和2行2列的二維張量K 1.full卷積 full卷積的計算過程如下:K ...
反卷積是指,通過測量輸出和已知輸入重構未知輸入的過程。在神經網絡中,反卷積過程並不具備學習的能力,僅僅是用於可視化一個已經訓練好的卷積神經網絡,沒有學習訓練的過程。反卷積有着許多特別的應用,一般可以用於信道均衡、圖像恢復、語音識別、地震學、無損探傷等未知輸入估計和過程辨識方面的問題。 在神經網絡 ...