tensorflow2.0——神經網絡的層（層全連接層、卷積層、池化層、BN層、激活層、dropout層及其他層）
一、全連接層 tensorflow中用tf.keras.layers.Dense()這個類作為全連接的隱藏層，下面是參數介紹： tf.keras.layers.Dense() inputs = 64, # 輸入該網絡層的數據 units = 10, # 輸出的維度大小 ...
原文：神經網絡基本組成 - 池化層、Dropout層、BN層、全連接層 13
. 池化層 在卷積網絡中， 通常會在卷積層之間增加池化 Pooling 層， 以降低特征圖的參數量， 提升計算速度， 增加感受野， 是一種降采樣操作。池化是一種較強的先驗， 可以使模型更關注全局特征而非局部出現的位置， 這種降維的過程可以保留一些重要的特征信息， 提升容錯能力， 並且還能在一定程度上起到防止過擬合的作用 。 在物體檢測中， 常用的池化有最大值池化 Max Pooling 與平均值 ...
2020-09-14 19:32 0 1860 推薦指數：
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