转载自此大神 http://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53453926 max pooling是CNN当中的最大值池化操作,其实用法和卷积很类似 有些地方可以从卷积去参考[TensorFlow]tf.nn.conv2d是怎样实现卷积的? tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None) 参数是四个,和卷积很类似: 第一个参数value:需要池化的输入,一般池化层接在卷积…

摘要:池化层的主要目的是降维,通过滤波器映射区域内取最大值.平均值等操作. 均值池化:tf.nn.avg_pool(input,ksize,strides,padding) 最大池化:tf.nn.max_pool(input,ksize,strides,padding) input:通常情况下是卷积层输出的featuremap,shape=[batch,height,width,channels]              假定这个矩阵就是卷积层输出的featuremap(2通道输出)  他的s…

转载自此大神 http://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53453926 max pooling是CNN当中的最大值池化操作,其实用法和卷积很类似 有些地方可以从卷积去参考[TensorFlow]tf.nn.conv2d是怎样实现卷积的? tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None) 参数是四个,和卷积很类似: 第一个参数value:需要池化的输入,一般池化层接在卷积…

上一节,我们已经讲解了使用全连接网络实现手写数字识别,其正确率大概能达到98%,这一节我们使用卷积神经网络来实现手写数字识别, 其准确率可以超过99%,程序主要包括以下几块内容 [1]: 导入数据,即测试集和验证集 [2]: 引入 tensorflow 启动InteractiveSession(比session更灵活) [3]: 定义两个初始化w和b的函数,方便后续操作 [4]: 定义卷积和池化函数,这里卷积采用padding,使得 输入输出图像一样大,池化采取2x2,那么就是4格变一格 [5]…

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_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')  # 对数据进行池化操作 参数说明:x表示输入数据,ksize表示卷…

1.最大池化 max pooling是CNN当中的最大值池化操作,其实用法和卷积很类似. tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None) 参数是四个,和卷积很类似: 第一个参数value:需要池化的输入,一般池化层接在卷积层后面,所以输入通常是feature map,依然是[batch, height, width, channels]这样的shape 第二个参数ksize:池化窗口的大小,取一个四维向量,一般是[1, heig…

反卷积是指,通过测量输出和已知输入重构未知输入的过程.在神经网络中,反卷积过程并不具备学习的能力,仅仅是用于可视化一个已经训练好的卷积神经网络,没有学习训练的过程.反卷积有着许多特别的应用,一般可以用于信道均衡.图像恢复.语音识别.地震学.无损探伤等未知输入估计和过程辨识方面的问题. 在神经网络的研究中,反卷积更多的是充当可视化的作用,对于一个复杂的深度卷积网络,通过每层若干个卷积核的变换,我们无法知道每个卷积核关注的是什么,变换后的特征是什么样子.通过反卷积的还原,可以对这些问题有个清晰的可视…

文章来自微信公众号:[机器学习炼丹术].作者WX:cyx645016617. 参考目录: 目录 1 池化层 1.1 最大池化层 1.2 平均池化层 1.3 全局最大池化层 1.4 全局平均池化层 2 Normalization 2.1 BN 2.2 LN 下篇的内容中,主要讲解这些内容: 四个的池化层: 两个Normalization层; 1 池化层 和卷积层相对应,每一种池化层都有1D,2D,3D三种类型,这里主要介绍2D处理图像的一个操作.1D和3D可以合理的类推. 1.1 最大池化层 tf…

MinkowskiPooling池化(上) 如果内核大小等于跨步大小(例如kernel_size = [2,1],跨步= [2,1]),则引擎将更快地生成与池化函数相对应的输入输出映射. 如果使用U网络架构,请使用相同功能的转置版本进行上采样.例如pool = MinkowskiSumPooling(kernel_size = 2,stride = 2,D = D),然后使用 unpool = MinkowskiPoolingTranspose(kernel_size = 2,stride =…

CNN学习笔记:池化层 池化 池化(Pooling)是卷积神经网络中另一个重要的概念,它实际上是一种形式的降采样.有多种不同形式的非线性池化函数,而其中“最大池化(Max pooling)”是最为常见的.它是将输入的图像划分为若干个矩形区域,对每个子区域输出最大值.直觉上,这种机制能够有效地原因在于,在发现一个特征之后,它的精确位置远不及它和其他特征的相对位置的关系重要.池化层会不断地减小数据的空间大小,因此参数的数量和计算量也会下降,这在一定程度上也控制了过拟合.通常来说,CNN的卷积层之间都…

max pooling是CNN当中的最大值池化操作,其实用法和卷积很类似 有些地方可以从卷积去参考[TensorFlow]tf.nn.conv2d是怎样实现卷积的? tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None) 参数是四个,和卷积很类似: 第一个参数value:需要池化的输入,一般池化层接在卷积层后面,所以输入通常是feature map,依然是[batch, height, width, channels]这样的shape…

tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None) 参数是四个,和卷积很类似: 第一个参数value:需要池化的输入,一般池化层接在卷积层后面,所以输入通常是feature map,依然是[batch, height, width, channels]这样的shape 第二个参数ksize:池化窗口的大小,取一个四维向量,一般是[1, height, width, 1],因为我们不想在batch和channels上做池化,所以这两个…

tf.nn.conv2d(value,filter,strides,[...]) 对于图片来说 value :   形状通常是np.array()类型的4维数组也称tensor(张量),  (batch,height,width,channels) 可以理解为(图片样本的个数,高,宽,图片的颜色通道数) value是待卷积的数据 filter: 卷积核 -4元素元组[height,width,in_channels,out_channels],前面的3个参数和value的后面3个参数一一对应.但…

tf.nn.max_pool( value, ksize, strides, padding, data_format='NHWC', name=None ) 参数: value:由data_format指定格式的4-D Tensor ([batch_size, height, width, channels]) ksize:具有4个元素的1-D整数Tensor.输入张量的每个维度的窗口大小 strides:具有4个元素的1-D整数Tensor.输入张量的每个维度的滑动窗口的步幅 padding…

tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 介绍参数: input:指卷积需要输入的参数,具有这样的shape[batch, in_height, in_width, in_channels],分别是[batch张图片, 每张图片高度为in_height, 每张图片宽度为in_width, 图像通道为in_channels]. filter:指用来做卷积的滤波器,当然滤波器也需要有…

tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None)   参数是四个,和卷积很类似: Args Annotation 第一个参数value 需要池化的输入,一般池化层接在卷积层后面,所以输入通常是feature map,依然是[batch, height, width, channels]这样的shape 第二个参数ksize 池化窗口的大小,取一个四维向量,一般是[1, height, width, 1],因为我们不想在batch和…

这个地方一开始是迷糊的,写代码做比较分析,总结出直觉上的经验． 某人若想看精准的解释,移步这个网址(http://blog.csdn.net/fireflychh/article/details/73743849),但我觉得直觉上的经验更有用,如下: 直觉上的经验: 一件确定的事: padding 无论取 'SAME' 还是取 'VALID', 它在 conv2d 和 max_pool 上的表现是一致的; padding = 'SAME' 时,输出并不一定和原图size一致,但会保证覆盖原图所有…

池化层的作用如下-引用<TensorFlow实践>: 池化层的作用是减少过拟合,并通过减小输入的尺寸来提高性能.他们可以用来对输入进行降采样,但会为后续层保留重要的信息.只使用tf.nn.conv2d来减小输入的尺寸也是可以的,但是池化层的效率更高. 常见的TensorFlow提供的激活函数如下:(详细请参考http://www.tensorfly.cn/tfdoc/api_docs/python/nn.html) 1.tf.nn.max_pool(value, ksize, strides,…

tf.contrib.legacy_seq2seq.basic_rnn_seq2seq 函数 example 最简单实现 函数文档:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/legacy_seq2seq/basic_rnn_seq2seq import tensorflow as tf import numpy as np steps=10 batch_size=10 input_size=10 encoder_inputs =…

1. tf.add(a, b) 与 a+b 在神经网络前向传播的过程中,经常可见如下两种形式的代码: tf.add(tf.matmul(x, w), b) tf.matmul(x, w) + b 简而言之,就是 tf.add(a, b) 与 a + b二者的区别,类似的也有,tf.assign 与 =(赋值运算符)的差异. 在计算精度上,二者并没有差别.运算符重载的形式a+b,会在内部转换为,a.__add__(b),而a.__add__(b)会再一次地映射为tf.add,在 math_ops.…

Tensorflow函数——tf.variable_scope()详解 https://blog.csdn.net/yuan0061/article/details/80576703 2018年06月05日 09:38:25 yuan0061 阅读数:2567   tf.variable_scope(name_or_scope,default_name=None,values=None,initializer=None,regularizer=None,caching_device=None,p…

tf.contrib.rnn.static_rnn与tf.nn.dynamic_rnn区别 https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78238807 MachineLP的Github(欢迎follow):https://github.com/MachineLP 我的GitHub:https://github.com/MachineLP/train_cnn-rnn-attention 自己搭建的一个框架,包含模型有:vgg(vgg16,vg…

tf.session.run()单函数运行和多函数运行区别 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me problem instruction sess.run([a,b]) # (1)同时运行a,b两个函数 sess.run(a) sess.run(b) # (2)运行完a函数后再运行b函数 这两个语句初看时没有任何区别,但是如果a,b函数恰好是读取example_batch和label_batch这种需要使用到 数据批次输入输出函数时 例如(tf.train.shuffle_ba…

1. tf.add(a, b) 与 a+b 在神经网络前向传播的过程中,经常可见如下两种形式的代码: tf.add(tf.matmul(x, w), b) tf.matmul(x, w) + b 简而言之,就是 tf.add(a, b) 与 a + b二者的区别,类似的也有,tf.assign 与 =(赋值运算符)的差异. 在计算精度上,二者并没有差别.运算符重载的形式a+b,会在内部转换为,a.__add__(b),而a.__add__(b)会再一次地映射为tf.add,在 math_ops.…

这里使用的数据集仍然是CIFAR-10,由于之前写过一篇使用AlexNet对CIFAR数据集进行分类的文章,已经详细介绍了这个数据集,当时我们是直接把这些图片的数据文件下载下来,然后使用pickle进行反序列化获取数据的,具体内容可以参考这里:第十六节,卷积神经网络之AlexNet网络实现(六) 与MNIST类似,TensorFlow中也有一个下载和导入CIFAR数据集的代码文件,不同的是,自从TensorFlow1.0之后,将里面的Models模块分离了出来,分离和导入CIFAR数据集的代码在…

CNN神经网络架构至少包含一个卷积层 (tf.nn.conv2d).单层CNN检测边缘.图像识别分类,使用不同层类型支持卷积层,减少过拟合,加速训练过程,降低内存占用率. TensorFlow加速所有不同类弄卷积层卷积运算.tf.nn.depthwise_conv2d,一个卷积层输出边接到另一个卷积层输入,创建遵循Inception架构网络 Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision https://arxiv.org/ab…

在官方tutorial的帮助下,我们已经使用了最简单的CNN用于Mnist的问题,而其实在这个过程中,主要的问题在于如何设置CNN网络,这和Caffe等框架的原理是一样的,但是tf的设置似乎更加简洁.方便,这其实完全类似于Caffe的python接口,但是由于框架底层的实现不一样,tf无论是在单机还是分布式设备上的实现效率都受到一致认可. CNN网络中的卷积和池化层应该怎么设置呢?tf相应的函数是什么?具体的tutorial地址参见Tensorflow中文社区. 卷积(Convolution)…

利用CNN卷积神经网络进行训练时,进行完卷积运算,还需要接着进行Max pooling池化操作,目的是在尽量不丢失图像特征前期下,对图像进行downsampling. 首先看下max pooling的具体操作:整个图片被不重叠的分割成若干个同样大小的小块(pooling size).每个小块内只取最大的数字,再舍弃其他节点后,保持原有的平面结构得出 output. 相应的,对于多个feature map,操作如下,原本64张224X224的图像,经过Max Pooling后,变成了64张112X…

在 TensorFlow 中使用池化层 在下面的练习中,你需要设定池化层的大小,strides,以及相应的 padding.你可以参考 tf.nn.max_pool().Padding 与卷积 padding 的原理一样. 说明 完成 maxpool 函数中所有的 TODO. 设定 strides,padding 和 ksize 使得池化的结果维度为 (1, 2, 2, 1). """ Set the values to `strides` and `ksize` such…

tensorflow CNN 卷积神经网络中的卷积层和池化层的代码和效果图 因为很多 demo 都比较复杂,专门抽出这两个函数,写的 demo. 更多教程:http://www.tensorflownews.com #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from PIL import Image import numpy img = Ima…