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TensorFlow 实战之实现卷积神经网络的实例讲解_python_脚本之家
(3)多激活函数处理的结果再进行池化操作(即降采样,例如:将4*4的图片降为1*1的图片),一般会使用最大池化,保留最显著特征,并提升模型畸变容忍能力。 这几个步骤就构成了最常见的卷积层,也可以再加上一个LRN(LocalResponse Normalization,局部响应归一化层)层,现在非常流行的Trick还有BatchNormalization等。 2、池化...
www.jb51.net/article/1354...htm 2024-6-2
卷积神经网络CharCNN实现中文情感分类任务_python_脚本之家
首先,我们需要将每个中文字符转换为固定大小的特征向量,以便能够输入到神经网络中。为了实现这一点,我们可以使用嵌入层将每个字符映射到固定维度的向量空间。 然后,我们可以使用卷积和池化层对特征进行过滤和聚合。在卷积层中,我们可以使用不同大小的卷积核(例如1x2、1x3和1x4)来捕获语言的各种特征。在池化层中,我们...
www.jb51.net/article/2822...htm 2024-6-2
TensorFlow深度学习之卷积神经网络CNN_python_脚本之家
卷积神经网络CNN的要点就是局部连接(LocalConnection)、权值共享(Weights Sharing)和池化层(Pooling)中的降采样(Down-Sampling)。其中,局部连接和权值共享降低了参数量,使训练复杂度大大下降并减轻了过拟合。同时权值共享还赋予了卷积网络对平移的容忍性,池化层降采样则进一步降低了输出参数量并赋予模型对轻度形变的容忍性...
www.jb51.net/article/1361...htm 2024-6-2
TensorFlow keras卷积神经网络 添加L2正则化方式_python_脚本之家
#卷积层1 keras.layers.Conv2D(32,kernel_size=5,strides=1,padding="same",data_format="channels_last",activation=tf.nn.relu,kernel_regularizer=keras.regularizers.l2(0.01)), #池化层1 keras.layers.MaxPool2D(pool_size=2,strides=2,padding="same"), #卷积层2 keras.layers.Conv2D(64,kernel_size...
www.jb51.net/article/1870...htm 2024-6-2