在深度学习的图像识别领域中,我们经常使用卷积神经网络CNN来对图像进行特征提取,当我们使用TensorFlow搭建自己的CNN时,一般会使用TensorFlow中的卷积函数和池化函数来对图像进行卷积和池化操作,而这两种函数中都存在参数padding,该参数的设置很容易引起错误,所以在此总结下. 1.为什么要使用padding 在弄懂padding规则前得先了解拥有padding参数的函数,在TensorFlow中,主要使用tf.nn.conv2d()进行(二维数据)卷积操作,tf.nn.max_

Shim类中无法找到参数包含CancellationTokenSource的方法,这句话有点绕口,看例子. 一.代码 public class CancellationDemo { public int DoSomething(CancellationTokenSource cts) { if (cts.IsCancellationRequested) { ; } else { ; } } } DoSomething这个方法的参数包含CancellationTokenSource. 二.问题 但

JS中给函数参数添加默认值(多看课程) 一.总结 一句话总结:咋函数里面是可以很方便的获取调用函数的参数的,做个判断就好,应该有简便方法,看课程. 二.JS中给函数参数添加默认值 最近在Codewars上面看到一道很好的题目,要求用JS写一个函数defaultArguments,用来给指定的函数的某些参数添加默认值.举例来说就是: // foo函数有一个参数,名为x var foo_ = defaultArguments(foo, {x:3}); // foo_是一个函数,调用它会返回foo函数

Swift语言中为外部参数设置默认值可变参数常量参数变量参数输入输出参数 7.4.4  为外部参数设置默认值 开发者也可以对外部参数设置默认值.这时,调用的时候,也可以省略参数传递本文选自Swift1.2语言快速入门v2.0. [示例7-11]以下的代码就为外部参数toString.withJoiner设置了默认的参数"Swift"和"---".代码如下: import Foundation func join(string s1: String, toString

1 TensorFlow中用到padding的地方 在TensorFlow中用到padding的地方主要有tf.nn.conv2d(),tf.nn.max_pool(),tf.nn.avg_pool()等,用法如下: tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None,name=None) #来进行(二维数据)卷积操作 tf.nn.max_pool_with_argmax(input, ksize, stride

最近在Codewars上面看到一道很好的题目,要求用JS写一个函数defaultArguments,用来给指定的函数的某些参数添加默认值.举例来说就是: // foo函数有一个参数,名为x var foo_ = defaultArguments(foo, {x:3}); // foo_是一个函数,调用它会返回foo函数的结果,同时x具有默认值3 下面是一个具体的例子: function add(a, b) {return a+b;} // 给add函数的参数b添加默认值3 var add_ =

JAVA中的数据类型有两大类型: ① 基本数据类型:逻辑型(boolean).文本型(char).整数型(byte.short.int.long).浮点型(float.double) ② 引用数据类型:类(class).接口(interface).数组(array). JAVA中方法传入参数有两种方式: ①值传递:当方法中传入的是基本数据类型, 此时形参传递的是副本, 不改变原来的要传入的参数值 ②址传递:当方法中传入的是引用数据类型时, 把形参和实参的指针指向了堆中的同一对象, 是址传递,会改

目录 函数 目标 01. 函数参数和返回值的作用 1.1 无参数,无返回值 1.2 无参数,有返回值 1.3 有参数,无返回值 1.4 有参数,有返回值 02. 函数的返回值 进阶 示例 -- 温度和湿度测量 -- 交换两个数字 03. 函数的参数 3.1. 不可变和可变的参数 3.2 缺省参数 3.3 多值参数 04. 函数的递归 4.1 递归函数的特点 4.2 递归案例 -- 计算数字累加 函数 目标 函数参数和返回值的作用 函数的返回值 进阶 函数的参数 进阶 递归函数 01. 函数参数和

<?php$a=array("red","green","blue","yellow","brown");print_r(array_slice($a,28)); Array() 例如每页总条数50: 而前端从1开始传页码,数据总条数为10,后端将offset计算为50,则返回空数据,前端无数据显示: PHP: array_slice - Manual http://php.net/manual/en

<?php$a=array("red","green","blue","yellow","brown");print_r(array_slice($a,28)); Array() 例如每页总条数50: 而前端从1开始传页码,数据总条数为10,后端将offset计算为50,则返回空数据,前端无数据显示: PHP: array_slice - Manual http://php.net/manual/en

201-206:都表示服务器成功处理了请求的状态代码,说明网页可以正常访问. 200:(成功) 服务器已成功处理了请求.通常,这表示服务器提供了请求的网页. 201:(已创建) 请求成功且服务器已创建了新的资源. 202:(已接受) 服务器已接受了请求,但尚未对其进行处理. 203:(非授权信息) 服务器已成功处理了请求,但返回了可能来自另一来源的信息. 204:(无内容) 服务器成功处理了请求,但未返回任何内容. 205:(重置内容) 服务器成功处理了请求,但未返回任何内容.与 204 响应不

欢迎访问我的个人网站 https://www.zhoutao123.com 本文原文地址 https://www.zhoutao123.com/#/blog/article/59 LocalDatetime.LocalDate以及LocalTime,是JDK8 新增的和时间相关的类.在SpringBoot的创建接口的时候,可能需要将Local的相关时间类作为参数,但是有时候需要特输的时间格式,由于SpringBoot默认使用Jackson作为序列化的框架,所以在配置LocalDatetime这类

1.池化层的理解 pooling池化的作用则体现在降采样:保留显著特征.降低特征维度,增大kernel的感受野.另外一点值得注意:pooling也可以提供一些旋转不变性. 池化层可对提取到的特征信息进行降维,一方面使特征图变小,简化网络计算复杂度并在一定程度上避免过拟合的出现:一方面进行特征压缩,提取主要特征.   最大池采样在计算机视觉中的价值体现在两个方面:(1).它减小了来自上层隐藏层的计算复杂度:(2).这些池化单元具有平移不变性,即使图像有小的位移,提取到的特征依然会保持不变.由于增强

参考:https://blog.csdn.net/kyang624823/article/details/78633897 卷积层 池化层反向传播: 1,CNN的前向传播 a)对于卷积层,卷积核与输入矩阵对应位置求积再求和,作为输出矩阵对应位置的值.如果输入矩阵inputX为M*N大小,卷积核为a*b大小,那么输出Y为(M-a+1)*(N-b+1)大小.  b)对于池化层,按照池化标准把输入张量缩小. c)对于全连接层,按照普通网络的前向传播计算. 2,CNN反向传播的不同之处: 首先要注意的是

来看上图的简单CNN: 从39x39x3的原始图像 不填充且步长为1的情况下经过3x3的10个filter卷积后 得到了 37x37x10的数据 不填充且步长为2的情况下经过5x5的20个filter卷积后 得到了 17x17x20的数据 不填充且步长为2的情况下经过5x5的40个filter卷积后 得到了 7x7x40的最终结果 将7x7x40的卷积层全部展开作为输入特征,建立一个输入层单元数为1960的神经网络即可 卷积神经网络常见的结构: 1.Conv卷积层如上图所见 2.Pool池化层

代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D(带stride.padding)的具体实现:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的实现(sigmoid.softmax.tanh.relu.leakyrelu.elu.selu.softplus):https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/127130

图示池化层(前向传播) 池化层其实和卷积层有点相似,有个类似卷积核的窗口按照固定的步长在移动,每个窗口做一定的操作,按照这个操作的类型可以分为两种池化层: 输入参数如下: 输入: 1 * 3 * 4 * 4 池化核: 4 * 4 pad: 0 步长:2 输出参数如下: 输出:1 * 3 * 2 * 2 MAC (max pooling)在窗口中取最大值当做结果 AVG (average pooling)在窗口中取平均值当做结果 池化层的反向传播 按照前向传播的分类,反向传播也需要分成两类 MAC

2D池化IPoolingLayer IPooling层在通道内实现池化.支持的池类型为最大, 平均 和 最大平均混合. 层描述:二维池化 使用张量上的2D滤波器计算池化a tensor A, of dimensions a, to produce a tensor B, of dimensions b.b的尺寸取决于乙 尺寸, 视窗大小 R,对称填充 p ,stride大小 s 这样: b = [a0a1...an-3bn-2bn-1] bn-2 = (an-2+2p0-r0)/s0+1 bn-

lr_eval_string() 函数的主要作用:返回脚本中的一个参数当前的值, 返回值类型:char 一般多用在调试脚本时输出参数的值.具体用法如下:lr_output_message("The parameter1's value is %s",lr_eval_string("{parameter1}")),其中参数parameter1在之前已经定义了的参数 lr_log_message(lr_eval_string("{parameter1}&quo

一.前述 本文讲述池化层和经典神经网络中的架构模型. 二.池化Pooling 1.目标 降采样subsample,shrink(浓缩),减少计算负荷,减少内存使用,参数数量减少(也可防止过拟合)减少输入图片大小(降低了图片的质量)也使得神经网络可以经受一点图片平移,不受位置的影响(池化后相当于把图片上的点平移了)正如卷积神经网络一样,在池化层中的每个神经元被连接到上面一层输出的神经元,只对应一小块感受野的区域.我们必须定义大小,步长,padding类型池化神经元没有权重值,它只是聚合输入根据取最