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普林斯顿大学_mnist手写数字识别_卷积神经网络实现_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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dding ='SAME') #将输出转换为1xN层以用于下一个完全连接的层 final_conv_shape = max_pool2.get_shape()。as_list()final_shape = final_conv_shape [1] * final_conv_shape [2] * final_conv_shape [3] flat_output = tf.reshape(max_pool2,[final_conv_shape [0],final_shape]) #第一全连接层fully_connected1 = tf.nn.relu(tf.add(tf.matmul(flat_output,full1_weight),full1_bias)) #第二个完全连接层final_model_output = tf.add(tf.matmul(fully_connected1,full2 weight),full2_bias) #添加辍学 final_model_output = tf.nn.dropout(final_model_output,退出) 返程(f
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