2019年12月7日
Tensorflow之CNN卷积层池化层padding规则
摘要： padding的规则 · padding=‘VALID’时，输出的宽度和高度的计算公式（下图gif为例） 输出宽度：output_width = （in_width-filter_width+1）/strides_width =（5-3+1）/2=1.5【向上取整=2】 输出高度：output_he 阅读全文
posted @ 2019-12-07 23:02 无聊就看书 阅读(1838) 评论(0) 推荐(0)
CNN之池化层tf.nn.max_pool | tf.nn.avg_pool | tf.reduce_mean | padding的规则解释
摘要： 摘要：池化层的主要目的是降维，通过滤波器映射区域内取最大值、平均值等操作。 均值池化：tf.nn.avg_pool（input,ksize,strides,padding） 最大池化：tf.nn.max_pool（input,ksize,strides,padding） input:通常情况下是卷积 阅读全文
posted @ 2019-12-07 22:18 无聊就看书 阅读(1591) 评论(0) 推荐(0)
tf.nn.conv2d卷积函数之图片轮廓提取
摘要： 一.tensorflow中二维卷积函数的参数含义：def conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=True, data_format="NHWC", dilations=[1, 1, 1, 1], name=None)卷积操作 阅读全文
posted @ 2019-12-07 01:20 无聊就看书 阅读(1576) 评论(0) 推荐(0)