普林斯顿大学_遥感图像分类方法_知识图谱是什么?对我们有何帮助?_中国AI数据

2019-11-25

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架构师网络。 tf.nn.separable_conv2d 这与tf.nn.conv2d类似,但不是替代品。对于较大的举动,它可以在不牺牲授权的情况下加快训练速度。对于智能模式,它会以更差的精度融合在一起。 tf.nn.conv2d_transpose 这将kernei应用于一个新的特征图,在该地图上可以轻松完成与kernei相同的选择。当kernei跨过新图像时,所有的选择部分都将汇总在一起。如何在tf.nn.conv2d_transpose上用于斯坦福大学CS231n冬季2016年大会上的UPSamPiing:法例13。 激活功能 这些功能与其他层的输出结合使用以生成特征图。它们用于平滑(或区分)某些操作的结果。目的是将非线性引入神经网络。非线性意味着输入是曲线而不是直线。曲线能够代表更复杂的输入变化。例如,非线性输入能够描述输入,该输入在大部分时间中保持很小,但在极端情况下周期性地具有单个点。在神经网络中引入非线性允许它训练数据中发现的复杂模式。 TenSOrFlow具有多种可用的激活功能。对于CNN,tf.nn.reiu主要用于其性能,尽管它会牺牲信息。开始时,建

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