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墨尔本大学_聚类分析_deepfashion在服装推荐,属性识别的贡献_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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有框架之间共享相同的分类器。由于对第三个字母进行分类应该与对第八个字母进行分类没有太大区别,因此采用后一种方法是有意义的。这样,分类器权重也更经常成为训练者,因为单词的每个字母都有助于训练它们。 为了在TensorFloW中实现共享层,我们必须应用一些技巧。完全连接层的权重矩阵始终具有尺寸batch_size x in_size x out_size。但是,我们现在有两个输入维,我们希望沿着这些输入维应用矩阵,batch_size和sequence_steps。 为了解决这个问题,我们可以做的是将层的输入变平,在这种情况下,RNN正在进行激活,以成形batch_size * sequence_steps x in_size。这样,对于权重矩阵而言,它看起来像是一大批。当然,我们必须重塑结果巴赫,以使其平整。 @lazy_property def预测(自己): 输出,_ = tf.nn.dynamic_rnn( GRUCell(self.params.rnn_hidden) self.data,dtype = tf.float32,sequence_length = sel
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