东京大学_简单线性回归分析_多卷积核特征提取_中国AI数据

2019-11-25

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ef fully_connected(input_layer,num_outputs): #展平为1d flat_input = tf.reshape(input_layer,[-1]) #创建权重 weight_shape = tf.squeeze(tf.pack([tf.shape(flat_input),[num_outputs]])) 重量= tf.random_normal(weight_shape,stddev = 0.1) 偏差= tf.random_normal(shape = [num_outputs]) #更改为2d input_2d = tf.expand_dims(flat_input,0) #执行完全连接的操作full_output = tf.add(tf.matmul(input_2d,weight),bias) #删除多余的尺寸full_output_2d = tf.squeeze(full_output)return(full_output_2d) my_full_output =完全连接(my_maxpool_output,5)

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