最近在用TensorFlow實現CNN網絡時用到了全連接層,在網上看了很多有關全連接層實現的代碼,發現相當一部分人都還是傾向於自己構造權重矩陣W和偏移矩陣b,利用矩陣乘法實現全連接層。而TensorFlow中封裝了全連接層函數tf.layers.dense(),但是官方文檔中並沒有解釋其詳細原理 ...
轉發博客鏈接:https: www.jianshu.com p b c 網上很多有關全連接層實現的代碼,大部分都還是傾向於自己構造權重矩陣W和偏移矩陣b,利用矩陣乘法實現全連接層。 而TensorFlow中封裝了全連接層函數tf.layers.dense ,但是官方文檔中並沒有解釋其詳細原理。網上有部分博客對此提及,但也少有涉及到內部實現原理的。於是今天自己動手做了個對比試驗,來探究一下tf.la ...
2022-04-03 17:52 0 838 推薦指數:
最近在用TensorFlow實現CNN網絡時用到了全連接層,在網上看了很多有關全連接層實現的代碼,發現相當一部分人都還是傾向於自己構造權重矩陣W和偏移矩陣b,利用矩陣乘法實現全連接層。而TensorFlow中封裝了全連接層函數tf.layers.dense(),但是官方文檔中並沒有解釋其詳細原理 ...
tf.layers.dense用法 2018年05月30日 19:09:58 o0haidee0o 閱讀數:20426 dense:全連接層 相當於添加一個層 ...
一、從本質上來講tf.layers.Dense是一個類 tf.layers.dense是一個函數 二、從使用上來講:Dense分成兩步:第一步是定義層的結構;第二步傳入數據;a=tf.layers.Dense(20,activation=tf.nn.tanh, name="u ...
一、池化層(pooling) 池化層定義在 tensorflow/python/layers/pooling.py. 有最大值池化和均值池化。 1. 最大池化層 tf.layers.max_pooling2d inputs: 進行池化的數據。pool_size: 池化的核大小 ...
全連接dense層定義在 tensorflow/python/layers/core.py. 1. 全連接層 tf.layers.dense dense( inputs, units, activation=None, use_bias=True ...
池化層定義在 tensorflow/python/layers/pooling.py. 有最大值池化和均值池化。 1、tf.layers.max_pooling2d inputs: 進行池化的數據。 pool_size: 池化的核大小(pool_height ...
tf.layers.dense( inputs = inputs,##輸入## units = units,##輸出的維度## activation = activation, use_bias = use_bias,##True or False## trainable ...
全連接層就是把前面經過卷積、激勵、池化后的圖像元素一個接一個串聯在一起,作為判決的投票值,最終得出判決結果。下面的一組圖是大神的可視化講解: 組成卷積神經網絡,通過特征提取和學習得到標簽的置信值,最終得出分類結果。 ...