FPGA神经网络加速第二弹——maxpooling以及relu实现, 视频播放量 4639、弹幕量 0、点赞数 83、投硬币枚数 50、收藏人数 215、转发人数 18, 视频作者 断尾青玉狐, 作者简介 life is ridiculous,right?,相关视频:FPGA神经网络加速第一课——卷积核的实现,如何使用HLS开发
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本文介绍了如何利用TensorFlow搭建一个简单的CNN模型来识别MNIST数据集中的手写数字。首先，介绍了CNN模型的...
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maxpooling.argmax反向传播原理 MaxPooling的反向传播原理是:把梯度直接传给前一层某一个像素,而其他像素不接受梯度,也就是为0。 MaxPooling的前向传播是把patch中最大的值传递给后一层,而其他像素的值直接被舍弃掉。反向传播时,需要把梯度直接传给前一层某一个像素,而其他像素不接受梯度,也就是为0。
1.输入数据的形式可能出现了问题,这个时候你可以打印输出输出形式,查看是否正确,如果正确则看后一种可能 2,目前没看到有人写这个:可能是你在maxpooling的时候为对padding的形式进行设置有问题,尝试通过设置padding='same’即让输出前后的尺寸一样(这个参数的设置使得输入周围会被加入一定的像素来使得池化窗口在原图边缘...
在中DML_FEATURE_LEVEL_2_1引進了較新版本的這個運算子DML_MAX_POOLING2_OPERATOR_DESC。 可用性 這個運算子是在 中DML_FEATURE_LEVEL_2_0引進。 Tensor 條件約束 InputTensor、OutputIndicesTensor和OutputTensor必須具有相同的DimensionCount。 InputTensor和OutputTensor必須具有相同的 DataType。
max pooling operation module is configured to adjust a conductance value of the RRAM according to the gate voltage of the transistor therein to achieve the max pooling operation by using the non-volatile multi-value conductance regulation characteristic of the RRAM, and store a max pooling result;...
This paper presents a novel multi-pooling architecture generated by combining the advantages of wavelet and max-pooling operations in convolutional neural networks (CNNs), focusing on semantic segmentation tasks. CNNs often use pooling to reduce the number of parameters, improve invariance to certain ...
获取shape import tensorflow as tf tensor = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[200, 200, ...