CNN的名字便由这一层而来,CNN在“看”一张图片时和我们人很想,我们看一张图片,我们的大脑会将整张图片分为一个个”子图“通过识别这些小部分的特征再整合信息来确定整张图片的内容,CNN也是如此,它在这层会分块扫描整张图片,这称为局部感知,然后在全连接层将这些信息整合处理。 2.3 激励层 这一层的作用于之...
(时序预测)、CNN(特征提取)、Transformer(长序列建模)示例LSTM模型:from tensorflow.keras.models import Sequential model = Sequential([ LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=(60, 5)), # 60天历史数据,5个特征 Dropout(0.2), LSTM(30), Dense(1, activation='sigmoid') 输出买卖信号 ])模型...
bs = 64np.random.seed(2)pat = r'/([^/]+)_\d+.jpg$'data = ImageDataBunch.from_name_re(path_img, fnames, pat, ds_tfms=get_transforms(), size=224, bs=bs) \.normalize(imagenet_stats) # train the modellearn...