『TensorFlow』卷積層、池化層詳解
一、前向計算和反向傳播數學過程講解 這里講解的是平均池化層，最大池化層見本文第三小節 二、測試代碼 數據和上面完全一致，自行打印驗證即可。 1、前向傳播 import tensorflow as tf import numpy as np # 輸入張量為3×3的二維矩陣 M ...
原文：Tensorflow之CNN卷積層池化層padding規則
padding的規則 padding VALID 時，輸出的寬度和高度的計算公式 下圖gif為例 輸出寬度：output width in width filter width strides width . 向上取整 輸出高度：output height in height filter height strides height . 向上取整 輸出的形狀 , , , VALID步長 如果str ...
2019-12-07 23:02 0 361 推薦指數：
相關推薦
CNN中卷積層 池化層反向傳播
參考：https://blog.csdn.net/kyang624823/article/details/78633897 卷積層 池化層反向傳播： 1，CNN的前向傳播 a）對於卷積層，卷積核與輸入矩陣對應位置求積再求和，作為輸出矩陣對應位置的值。如果輸入矩陣inputX為M*N大小 ...
CNN-卷積層和池化層學習
卷積神經網絡（CNN）由輸入層、卷積層、激活函數、池化層、全連接層組成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷積層：用它來進行特征提取，如下： 輸入圖像是32*32*3，3是它的深度（即R、G、B），卷積層是一個5*5*3的filter(感受野)，這里注意：感受野的深度 ...
tensorflow中的卷積和池化層(一)
還是分布式設備上的實現效率都受到一致認可。 CNN網絡中的卷積和池化層應該怎么設置呢？tf相應的函數 ...
卷積層與池化層
構建了最簡單的網絡之后，是時候再加上卷積和池化了。這篇，雖然我還沒開始構思，但我知道，一 ...
卷積層和池化層
卷積神經網絡是在BP神經網絡的改進，與BP類似，都采用了前向傳播計算輸出值，反向傳播調整權重和偏置；CNN與標准的BP最大的不同是：CNN中相鄰層之間的神經單元並不是全連接，而是部分連接，也就是某個神經單元的感知區域來自於上層的部分神經單元，而不是像BP那樣與所有的神經單元相連接。CNN ...
Tensorflow踩坑系列---池化層的padding="SAME"問題
之前深度學習中一般只在卷積中涉及到padding: 現在在Tensorflow學習過程中，發現在池化過程中，大量應用到SAME填充： 現在我們來看看池化過程中padding到底是如何工作的？ 卷積填充了解：http://www.ai-start.com ...
CNN卷積神經網絡的卷積層、池化層的輸出維度計算公式
卷積層Conv的輸入：高為h、寬為w，卷積核的長寬均為kernel，填充為pad,步長為Stride（長寬可不同，分別計算即可），則卷積層的輸出維度為： 其中上開下閉開中括號表示向下取整。 MaxPooling層的過濾器長寬設為kernel*kernel，則池化層的輸出維度也適用於上述 ...