深度学习入门（二十五）卷积神经网络——多输入多输出通道
深度学习入门（二十五）卷积神经网络——多输入多输出通道 前言卷积神经网络——填充和步幅课件多个输入通道多个输出通道多个输入和输出通道1×1卷积层二维卷积层总结 教材1 多输入通道2 多输出通道3 1×1卷积层4 小结 前言 核心内容来自博客链接1博客连接2希望大家多多支持作者 本文记录用，防止遗忘 卷积神经网络——填充和步幅 课件 多个输入通道 1、彩色图像可能有RGB三个通道 2、转换为灰度会丢失信息 每...
卷积神经网络中的批量归一化
本文介绍了卷积神经网络中的批量归一化的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！ 问题描述 我是卷积神经网络的新手，只是对特征图以及如何在图像上进行卷积以提取特征有想法.我很高兴知道在CNN中应用批处理规范化的一些细节.I am newbie in convolutional neural networks and just have idea about feat...
卷积神经网络中的滤波器如何生成多个通道?
本文介绍了卷积神经网络中的滤波器如何生成多个通道?的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！ 问题描述 我正在用Tensorflow学习卷积神经网络. I am learning convolutional neural network with Tensorflow. 对于 tf.nn.conv2d ，我有些疑问.它的参数之一是filter: 我不明白out_ch...
卷积神经网络为所有标签输出相等的概率
本文介绍了卷积神经网络为所有标签输出相等的概率的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！ 问题描述 我目前正在训练MNIST上的CNN，并且随着训练的进行，输出概率(softmax)给出[0.1,0.1，...，0.1].初始值不统一，所以我不知道我在这里做些蠢事吗?I am currently training a CNN on MNIST, and the o...
在张量流中用可变大小的输入馈送卷积神经网络
本文介绍了在张量流中用可变大小的输入馈送卷积神经网络的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！ 问题描述 我正在尝试使用 feed_dict 参数将具有不同大小的二维 numpy 数组列表传递给卷积神经网络.I am trying to pass a list of 2d numpy arrays with different sizes to a convolu...
如何修改此PyTorch卷积神经网络以接受64 x 64图像并正确输出预测？
本文介绍了如何修改此PyTorch卷积神经网络以接受64 x 64图像并正确输出预测？的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！ 问题描述 我从此处中获取了卷积神经网络（CNN）。它接受32 x 32图像，默认为10类。但是，我有500个类的64 x 64图像。当我传递64 x 64图像（批量大小恒定为32）时，出现以下错误。I took this convolu...
如何计算卷积神经网络的参数个数?
本文介绍了如何计算卷积神经网络的参数个数?的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！ 问题描述 我无法给出 AlexNet 或 VGG 网络.例如计算VGG Net的一个conv3-256层的参数个数，答案是0.59M = (3*3)*(256*256)，即(内核大小)*(联合层中两个通道数的乘积)，但是这样，我无法获得 138M 参数.For example,...
如何计算卷积神经网络的参数数量?
本文介绍了如何计算卷积神经网络的参数数量?的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！ 问题描述 我无法提供正确数量的 AlexNet 或 VGG Net . 例如，要计算VGG Net的conv3-256层的参数数，答案为0.59M =(3 * 3)*(256 * 256)，即(内核大小)*(层中两个通道的数量)，但是以这种方式，我无法获取138M参数. 那么您能告...
在卷积神经网络中计算特征图的维数
本文介绍了在卷积神经网络中计算特征图的维数的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！ 问题描述 我在Keras中有卷积神经网络.我需要知道每一层中要素地图的尺寸.我的输入是28 x 28像素的图像.我知道有一种方法可以计算这个，但我不确定.以下是我使用Keras的代码段.I have convolutional neural network in Kera...
为什么在卷积神经网络中可能具有较低的损失，但准确性却很低?
本文介绍了为什么在卷积神经网络中可能具有较低的损失，但准确性却很低?的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！ 问题描述 我是机器学习的新手，目前正在尝试训练具有3个卷积层和1个完全连接层的卷积神经网络.我正在使用25％的辍学率和0.0001的学习率.我有6000个150x200的训练图像和13个输出类.我正在使用tensorflow.我注意到一种趋势，我的损失稳步...