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郭耀华‘s Blog

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numpy tensorflow kernel

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat May 19 18:44:40 2018 @author: John Kwok """ # import import numpy as np import tensorflow as tf import GetDataUtil # 数据读取及预处理 ''' 定义超参 ''' BATCH_SIZE = 128 # 批大小 EPOCH = 5 # 训练EPOCH次数 HIDDEN_UNIT = 512 KERNEL_S

2018-08-01

1.1K0

卷积神经网络CNN的意义

卷积神经网络图像处理 kernel tensorflow

一、选用卷积的原因局部感知简单来说，卷积核的大小一般小于输入图像的大小（如果等于则是全连接），因此卷积提取出的特征会更多地关注局部 —— 这很符合日常我们接触到的图像处理。而每个神经元其实没有必要对全局图像进行感知，只需要对局部进行感知，然后在更高层将局部的信息综合起来就得到了全局的信息。参数共享参数共享最大的作用莫过于很大限度地减少运算量了。多核一般我们都不会只用一个卷积核对输入图像进行过滤，因为一个核的参数是固定的，其提取的特征也会单一化。这就有点像是我们平时如何客观看待事

2018-07-05

1.4K0

卷积神经网络CNN的意义

卷积神经网络图像处理 kernel tensorflow

一、选用卷积的原因局部感知简单来说，卷积核的大小一般小于输入图像的大小（如果等于则是全连接），因此卷积提取出的特征会更多地关注局部 —— 这很符合日常我们接触到的图像处理。而每个神经元其实没有必要对全局图像进行感知，只需要对局部进行感知，然后在更高层将局部的信息综合起来就得到了全局的信息。参数共享参数共享最大的作用莫过于很大限度地减少运算量了。多核一般我们都不会只用一个卷积核对输入图像进行过滤，因为一个核的参数是固定的，其提取的特征也会单一化。这就有点像是我们平时如何客观看待事

2018-05-09

1.1K0

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