摘要：
max pooling是CNN当中的最大值池化操作，其实用法和卷积很类似 有些地方可以从卷积去参考【TensorFlow】tf.nn.conv2d是怎样实现卷积的？ tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None) 参数是四个，和卷积 阅读全文
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tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None) 参数是四个，和卷积很类似： Example： 阅读全文
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这个函数的作用是计算激活函数 relu，即 max(features, 0)。即将矩阵中每行的非最大值置0。 阅读全文
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之前在tensorflow上和caffe上都折腾过CNN用来做视频处理，在学习tensorflow例子的时候代码里面给的优化方案默认很多情况下都是直接用的AdamOptimizer优化算法，如下： optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=lr 阅读全文
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一、 Dropout原理简述： tf.nn.dropout是TensorFlow里面为了防止或减轻过拟合而使用的函数，它一般用在全连接层。 Dropout就是在不同的训练过程中随机扔掉一部分神经元。也就是让某个神经元的激活值以一定的概率p，让其停止工作，这次训练过程中不更新权值，也不参加神经网络的计 阅读全文