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复旦大学_激活函数的作用_支持向量机svm算法应用_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-26 / 浏览次数:1

复旦大学_激活函数的作用_支持向量机svm算法应用_中国AI数据

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yerS 0,...,1一中生成的特征图的索引。1.由于其密集的连通性,我们将此网络架构称为Dense ConPvoreludtiicotinoanl网络(DenseNet)。为了便于实现,我们在等式中将Hg(?)的多个输入连接起来。 (2)成单张量。 复合功能。由[12]驱动,我们将Hg(?)定义为三个连续操作的复合函数:batCh归一化(BN)[14],接着是经过验证的线性单元(ReLU)[6]和3×3卷积(转化率)。 合并层。等式中使用的ConCatenation操作。 (2)当要素图的大小更改时不可行。但是,卷积网络的重要组成部分是池化可更改特征图大小的图层。为了便于在我们的架构中进行池化,我们将网络划分为多个紧密连接的密集块。参见图2。我们将块之间的层称为过渡层,即进行卷积和池化。我们的实验中使用的过渡层包括batCh归一化层和1×1卷积层,其后是2×2平均池化层。 增长率。如果将每个函数Hg PrOdUCeS k个特征图作为输出,则得出Ithi层具有k×(1 1 1)+ ko个输入特征图,其中ko是输入图像中的通道数。为了防止网络增长得太宽并提高参数效率,我们将k限制
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