代码: import tensorflow as tf import numpy as np ### 定义添加神经网络层函数 START ### def add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None): """描述: 添加神经网络层函数. :param inputs: 输入神经层 :param in_size: 输入神经层的神经元个数 :param out_size: 输出神经层的神经元个数 :param…

tf.nn.relu(features, name = None) 这个函数的作用是计算激活函数 relu,即 max(features, 0).即将矩阵中每行的非最大值置0. import tensorflow as tf a = tf.constant([-1.0, 2.0]) with tf.Session() as sess: b = tf.nn.relu(a) print sess.run(b) 以上程序输出的结果是:[0. 2.]…

在计算loss的时候,最常见的一句话就是 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits ,那么它到底是怎么做的呢? 首先明确一点,loss是代价值,也就是我们要最小化的值 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共两个参数: 第一个参数logits:就是神经网络最后一层的输出,如果有batch的话,它的大小就是[b…

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…

Depthwise Separable Convolution 1.简介 Depthwise Separable Convolution 是谷歌公司于2017年的CVPR中在论文”Xception: deep learning with depthwise separable convolutions”中提出. 2.结构简介 对输入图片进行分通道卷积后做1*1卷积.结构如下图: 举例来说,假设输入通道数64,输出通道数64. 传统的Conv2D方法的参数数量为3*3*64*64:而Separab…

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/78003476 实验环境:tensorflow版本1.2.0,python2.7 介绍 depthwise_conv2d来源于深度可分离卷积: Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions tf.nn.d…

介绍关于空洞卷积的理论可以查看以下链接,这里我们不详细讲理论: 1.Long J, Shelhamer E, Darrell T, et al. Fully convolutional networks for semantic segmentation[C]. Computer Vision and Pattern Recognition, 2015. 2.Yu, Fisher, and Vladlen Koltun. “Multi-scale context aggregation by d…

tf.nn.relu(features, name = None) 计算校正线性:max(features, 0) 参数: features:一个Tensor.必须是下列类型之一:float32,float64,int32,uint8,int16,int8,int64,bfloat16,uint16,half,uint32,uint64 name:操作的名称(可选) 返回: 一个Tensor,与features具有相同的类型…

一. Dropout原理简述: tf.nn.dropout是TensorFlow里面为了防止或减轻过拟合而使用的函数,它一般用在全连接层. Dropout就是在不同的训练过程中随机扔掉一部分神经元.也就是让某个神经元的激活值以一定的概率p,让其停止工作,这次训练过程中不更新权值,也不参加神经网络的计算.但是它的权重得保留下来(只是暂时不更新而已),因为下次样本输入时它可能又得工作了.示意图如下: 但在测试及验证中:每个神经元都要参加运算,但其输出要乘以概率p. 二.tf.nn.dropout函数…

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…