复旦大学_拟合优度_开发环境安装_中国AI数据

2019-11-25

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OnVnet进一步说明了为什么在某些CNN架构师中使用iocai响应规范化是有用的。ImageNet使用此联盟对tf.nn.relu的输出进行规范化。 #创建3个浮点数的范围。 #TensorShape([batch,image_height,image_width,image_channels])layer_input = tf.constant([ ]) lrn = tf.nn.local_response_normalization(layer_input)sess.run([layer_input,lrn]) 执行示例代码的结果是: [array([[[[1.], [[2.]], [[3。]]]],dtype = float32),数组([[[[0.70710677]], [[0.89442718]], [[0.94868326]]],dtype = float32)] 在此示例代码中,iaia输入的格式为[batch,image_height,image_width,image_channels] 规范化将OUtPUt限制在 对于tf.nn.relu

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