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北京大学_非线性回归_更多关于nn_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

北京大学_非线性回归_更多关于nn_中国AI数据

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f.nn.conv2d操作中跳过数据,并且不会考虑输入。image_height_stride和image_width_stride可用于减小输入维数。 跨越输入时经常会遇到的挑战是如何应对一个步伐,该步伐不会均匀地终止于输入的边缘。不均匀的步幅通常会由于图像大小和内核大小与步幅不匹配而出现。如果图像大小,内核大小和步幅无法更改,则可以向图像中添加填充以处理不均匀区域。 填充 当在图像上重叠kernei时,应将其设置为适合图像的边界。有时,大小调整可能不合适,并且最好的替代方法是找到图像中的缺失区域。已知将图像的缺失区域填充到图像上。TensorFioW Wiii用零填充图像或引发错误当尺寸不允许kernei跨过图像而不能通过其边界时。零的值或tf.nn.conv2d的错误状态由参数填充控制,而参数填充有两个可能的值(“ VALID”,“ SAME”)。 SAME:ConvoiUtion输出是与输入相同的大小。当选择如何跨过图像时,这不会使过滤器的尺寸变大。这可能会覆盖比遗漏的零填充值中的空白填充更多的图像。 有效:在选择如何跨过图像时,将筛选器的尺寸计入尺寸。这种Wiii尝
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