tf.nn.max_pool 参数说明 value:输入值,一个四维tensor,形状为[batch, height, width, channels] ksize:一个int或者list,长度为1,2或者4. 代表在每一个维度上的池化窗口的大小,一般设置为[1, height, width, 1],因为通常在batch和channel上池化没有意义 strides:一个int或者list,长度为... ...
卷积神经网络(CNN)的基本架构通常包括卷积层,池化层,全链层三大层次,其中不同的层中可能还会包括一些非线性变化(RELU函数)、数据归一化处理、dropoout等。我们常听说的LeNet-5、AlexNet、VGG、ResNet等都是卷积神经网络,而且都是由这些层组成,只是每个网络的层数不一样,所达到的分类效果也不一样。神经网络的深度...
基于以上考虑,并经过不断的试验,最终设计了如下表所示的十层网络。 名称输入维度输出维度描述 conv_stack1/conv1 100x100x3 100x100x64 采用ReLU激活、带批正则化(BN)的卷积层 conv_stack1/conv2 100x100x64 50x50x128 采用ReLU激活、带批正则化(BN)的卷积层 pool1 50x50x128 25x25x128 最大池化层 incep...