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小象学院_kmeans聚类分析_cnn,典型网络结构与常用框架_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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在此示例中,输出保留的可能性为50%。该层的每次执行都会有不同的输出(很可能是随机的)。当输出下降时,其值将设置为0.0。 汇聚层 池层通过减小输入大小来减少过度拟合并提高性能。它们用于缩放已输入的内容,同时保留下一层的重要信息。单独使用tf.nn.conv2d可以减小输入的大小,但是这些层的执行速度要快得多。 tf.nn.max_pool 跨过张量并选择在特定内核大小内找到的最大值。当输入数据的强度与图像中的重要性有关时有用。 使用以下示例代码对同一示例进行建模。目标是在张量内找到最大值。 #通常,输入将从上一层输出,而不是直接从图像输出。的batch_size = 1 input_height = 3 input_width = 3 input_channels = 1 layer_input [ = tf.constant([ [1.5]], [[1.0],[0.2], [[0.1],[1.2],[1.4]], ] [[1.1],[0.4],[0.4]] ] ]) #跨步将使用image_height和image_width查看整个输入 内核
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