我正在低延迟环境中实现残余cnn(修改后的较小版本的xception)。我做了很多手动调优,以最小化网络的运行时速度(减少过滤器的数量,删除层,等等)。但是现在我想尝试允许我的网络在每个剩余块之后对剩余连接进行分类预测(最终的fcnn层)。基本逻辑-如果fcnn层预测某个类的概率>设定阈值:
return fcnn ou
我正在尝试使用keras建立一个非传统的神经网络,但在有效设置时遇到了问题。 前几层是标准的卷积层,这些层的输出有d个通道,每个通道都有n x n的图像形状。我想要做的是使用一个密集层将这个d x n x n张量映射到大小为n x n的单个图像上。我想定义一个密集层,输入大小为d,输出大小为1,并将此函数应用于