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() in ...
原文：2 卷積、池化、BN及Dropout解讀
nn.Conv d amp nn.Max pool d amp nn.BatchNorm d amp nn.Dropout d nn.Conv d : 一個二維卷積層的輸入張量為 N, C in , H, W ,輸出為 N, C out , H, W ，分別為：批數據量 通道數 圖片高 圖片寬 注：我們在使用 nn.Conv 的過程中，只定義卷積的數目及大小，並不定義卷積核里面的參數，一開始是隨機 ...
2021-10-03 17:58 0 141 推薦指數：
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卷積、池化、BN、Drop-out的位置
Drop-out和BN層可以同時使用，常用的組合形式如下： CONV/FC -> BN -> ReLu -> Dropout -> CONV/FC ...
神經網絡基本組成 - 池化層、Dropout層、BN層、全連接層 13
1. 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 ...
【機器學習】卷積層，池化層，全連接層，BN層作用；CNN 網絡參數數量的計算
https://www.cnblogs.com/ymjyqsx/p/9451739.html https://blog.csdn.net/m0_37622530/arti ...
卷積，reLu,池化的意義
1.卷積 提取局部特征 2.Relu 留下相關特征，去掉不相關特征，卷積之后的正值越大，說明與卷積核相關性越強，負值越大，不相關性越大。 3.池化 池化的目的： （1）留下最相關的特征，或者說留下最明顯的特征。 （2）增大感受野，所謂感受野，即一個像素對應回原圖的區域大小 ...
深度學習之卷積和池化
轉載：http://www.cnblogs.com/zf-blog/p/6075286.html 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 ...
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 ...
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 ...