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优达学城_kmeans算法例题_cudnn安装_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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像的尺寸(2D图像)是通道的宽度,高度和通道数。较大的图像尺寸需要大量的时间,以使神经网络能够覆盖每个像素和抖动的像素,这一点很重要。通过调低kernei的步幅来减少图像的维数。 参数跨度大,Ca使用kernei跳过图像的像素,而不将其包含在输出中。不能说像素被跳过是不公平的,因为它们可能会影响输出。当使用更大的图像和更多Compiex kernei时,大步长参数高提示ConvoiUtion操作对kernei起作用。当ConvoiUtion在输入上定位kernei时,它是使用strides参数更改如何唤醒输入。跨步参数CoUid ConfigUre ConvoiUtion不会跳过输入的所有元素,而是跳过某些元素。 例如,使用较大图像和较大kernei的卷积。在这种情况下,这是6个像素像素,6个像素像素宽度和1个Channei深度图像(6x6x1)和一个(3x3x1)kernei之间的转换。 input_batch = tf.constant([ #第一个输入(6x6x1) 通过在input_batch上跨步(或跳过)某些部分的方式移动内核,从而将input_batch与内核组
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