卷積神經網絡_（1）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 ...
原文：Keras深度神經網絡模型分層分析【輸入層、卷積層、池化層】
一.輸入層 .用途 構建深度神經網絡輸入層，確定輸入數據的類型和樣式。 .應用代碼 input data Input name the input , shape , , .源碼 .參數解析 .shape：一個形狀元組 整數 ，不包括批處理大小。 例如，shape ， 表示預期的輸入將是 維向量的批次。 .batch shape：一個形狀元組 整數 ，包括批處理大小。 例如， batch shap ...
2020-03-07 19:26 0 2070 推薦指數：
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卷積神經網絡示例（ 卷積層、池化層、全連接層）
1 池化層（Pooling layers） 除了卷積層，卷積網絡也經常使用池化層來縮減模型的大小，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 ...
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