摘要：
1.tf.nn.lrn(pool_h1, 4, bias=1.0, alpha=0.001/9.0, beta=0.75) # 局部响应归一化，使用相同位置的前后的filter进行响应归一化操作 参数说明：pool_h1表示输入数据，4表示使用前后几层进行归一化操作，bias表示偏移量，alpha和 阅读全文
posted @ 2019-03-14 13:29
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摘要：
1. tf.nn.conv2d(x, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') # 对数据进行卷积操作 参数说明：x表示输入数据，w表示卷积核， strides表示步长，分别表示为样本数，长，宽，通道数，padding表示补零操作 2. tf.nn.max_p 阅读全文
posted @ 2019-03-14 00:20
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