智普教育_过拟合_rnn与lstm_中国AI数据

2019-11-25

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合在一起。每次内核移动时,它就会在input_batch元素的上方居中。然后将重叠的值一起删除,并将结果添加到一起。这就是所谓的“点对点通信”结合两次输入的方法。使用以下附图进行查看可能会更容易。 (∕θ*5θ+ *,*÷/ n * 9 ∏ ) 0.0 * 0 + 1.0 * 0.5 + 2.0 * 0 输出0.1 * 0 + 1.1 * 1 + 2.1 * 0 0.2 * 0 + 1.2 * 0.5 + 2.2 * 0 丿 在此图中,相同的逻辑遵循在代码中找到的内容。在跨输入时,两个张量一起卷积。步幅大幅度降低了输出的维数,而内核大小允许卷积使用所有输入值。所有输入数据都不会从跨步中完全删除,但是现在输入是较小的张量。 步幅是一种调整输入张量的维数的方法。减小尺寸需要较少的处理功率,并且将避免创建完全重叠的接收场。步幅参数遵循与输入张量[image_batch_size_stride,image_height_stride,image_width_stride,image_channels_stride]相同的格式。很少更改stride参数的第一个或最后一个元素,它们会在t

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