东南大学_行人检测算法_cnn与商品识别/检索_中国AI数据

2019-11-25

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my_maxpool_output, feed_dict = feed_dict)) #完全连接的输出print('\ nInput =上面的[4x4]数组'')print('所有四行的完全连接的层具有五个输出:'')print(sess.run(my_full_output,feed_dict = feed_dict)) 结果为以下输出: 输入= [10 X 10]数组 2x2卷积,步幅大小= [2x2],得出[5x5]数组: 输入=上面的[5x5]数组 ReLU元素明智地返回[5x5]数组: 输入=上面的[4x4]数组 四行全连接层,具有五个输出: [-0.6154139 -1.96987963 -1.88811922 0.20010889 0.32519674] 这个怎么运作… 现在我们可以看到如何将TensorFlow中的卷积层和maxpool层与一维和二维数据一起使用。无论输入的形状如何,我们最终都得到相同大小的输出。这对于说明神经网络层的灵活性很重要。本节还应该再次向我们强调形状和大小在神经网络操作中的重要性。 使用多层神经网络 现在,我们将在低体

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