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北京尚学堂_softmax损失函数_生成网络计算操作_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-26 / 浏览次数:1

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息。 conv1 = max_pool(conv1,k = 2) 在此,为实现操作功能,我们实现了以下功能: def max_pool(img,k): 返回tf.nn.max_pool(img,\ ksize = [1,k,k,1],\跨步= [1,k,k,1],\ padding ='SAME') tf.nn.max_pool函数执行输入上的最大设置。对于我们而言,我们将最大的轮询应用到每个加密层,并且将有很多的加密层和加密层。在启动阶段的最后,我们将具有12x12x32的卷积隐藏层。 下图显示了在进行轮询和加密操作之后的CNN层: 宽度= 28 28 14 隐藏LaVERS的CQnvo∣Ution 第一次卷积和合并操作后的CNN 最后一个操作是通过在卷积层上应用tf.nn.dropout TensorFlow运算符来减少过度拟合。为此,我们创建一个plaCeholder,用于在丢弃过程中保留神经元输出的概率(keep_prob): keep_prob = tf。占位符(tf.float32)conv1 = tf.nn.dropout(conv1,keep_p
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