上海交通大学_牛顿法_tensorflow 激励函数 activation function _中国AI数据

2019-11-25

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2D层一样,这次我们只需要将其扩展为二维: def max_pool(input_2d,width,height): #将2d输入变成4d input_3d = tf.expand_dims(input_2d,0) input_4d = tf.expand_dims(input_3d,3) #执行最大池pool_output = tf.nn.max_pool(input_4d,ksize = [1,height,width,1],stride = [1,1,1,1],padding ='VALID') #删除额外的尺寸pool_output_2d = tf.squeeze(pool_output)return(pool_output_2d) my_maxpool_output = max_pool(my_activation_output,width = 2,height = 2) 完全连接的层与一维输出非常相似。我们在这里也要注意的是,该层的2D输入被认为是一个唯一的目标,因此我们希望连接整个实体。为了做到这一点,我们将二维矩阵完全展平,然后将其扩展为矩阵复用: d

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