四川大学_激活函数的作用_深度学习入门课程 深度学习框架caffe训练过程_中国AI数据

2019-11-25

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imension(19),Dimension(64)]) ) 除了过滤器的深度之外,第二层与第一层的变化很小。现在,滤镜的数量增加了一倍,同时又减小了图像的高度和宽度。多个卷积和池层将继续减少输入的高度和宽度,同时增加深度。 此时,可以采取进一步的卷积和合并步骤。在许多体系结构中,有超过5种不同的卷积和池化层。最先进的体系结构需要更长的时间进行训练和调试,但它们可以匹配更复杂的模式。在此示例中,两个卷积层和池化层足以说明工作原理。 正在操作的张量仍然是相当复杂的张量,下一步是将每个图像中的每个点与输出神经元完全连接。由于此示例稍后将使用softmax,因此需要将完全连接的层更改为二级张量。张量的第一维将用于分离每个图像,而第二维是每个输入张量的秩张量。 flattened_layer_two = tf.reshape( pool_layer_two, [ batch_size,#image_batch中的每个图像 -1#输入的所有其他维度 ]) flattened_layer_two.get_shape() 执行示例代码的输出是: TensorShape([Di

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