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(9743)
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沙龙
1
回答
全
连通
层
的
尺寸
、
我不了解
全
连接
层
的
面片大小和输入大小。为什么第一个连接
层
有3个维度
的
输入? 谢谢
浏览 54
提问于2020-10-27
得票数 1
1
回答
计算
全
连通
层
的
尺寸
?
、
、
我正在努力想出如何计算完全连接
层
的
尺寸
。我输入
的
图像是(448x448)使用批处理大小(16)。下面是我
的
卷积
层
的
代码: def __init__(self, num_classes=182): nn.ReLU(), )
浏览 8
提问于2022-03-07
得票数 2
回答已采纳
1
回答
Torch:为什么当数据大小相同时,卷积
层
比
全
连接线性
层
还要慢?
、
、
、
、
我正在用torch7(LUA5.3),实现一个神经网络来训练mnist数据集,但是我在torch中发现了两个奇怪
的
问题:我做了一些简单
的
实验来证明:(1)当批处理
尺寸
为500,特征
尺寸
为784(28 * 28)时,对于完全
连通
的
线性<e
浏览 7
提问于2017-12-22
得票数 1
2
回答
TensorFlow ConvNet中
的
全
连通
层
重量
尺寸
、
、
它后来被用来重塑第二个卷积
层
的
输出:# Reshape conv2 output to fit dense layer inputdense1 = tf.nn.relu(tf.add(tf.matmul(dense1, _weights['wd1']), _biases['bd1'])) 根据我
的
计算,池
层
2 (conv2输出)有4x4x64个神经元。
浏览 1
提问于2016-01-07
得票数 9
回答已采纳
1
回答
微调
的
正确方法--把一个完全连接
的
层
训练成一个单独
的
步骤
、
我在caffenet中使用微调,它工作得很好,但是我在Keras 关于微调
的
博客中读到了这篇文章(他们使用经过训练
的
VGG16模型): “为了进行微调,所有
层
都应该从经过适当训练
的
权重开始:例如,你不应该把一个随机初始化
的
完全连接
的
网络放在一个预先训练过
的
卷积基础上这是因为随机初始化
的
权值引发
的
大梯度更新会破坏卷积基中
的
学习权重。在我们
的
情况下,这就是为什么我们首先训练顶级分类器,然后才开始与它并排
浏览 0
提问于2017-03-20
得票数 2
1
回答
TF-以色列国防军特征与嵌入
层
、
、
、
你们有没有试过用浅层神经网络分类器来比较TF-下手特征*
的
性能,而不是像RNN这样
的
深层次神经网络模型,它
的
输入
层
旁边有一个嵌入
层
作为权值?我在几个tweet数据集上尝试了这一点,得到了令人惊讶
的
结果: tried和RNN
的
f1评分分别为65%和45%。我尝试了安装嵌入
层
+浅
全
连通
层
与TF-以色列国防军+
全
连通
层
,但得到了几乎相同
的</e
浏览 0
提问于2018-10-31
得票数 6
回答已采纳
1
回答
如何缩小现有网络
的
规模?
、
、
、
、
我有基于MobileNet
的
回归任务模型: # Keras 2.1.6_________________________________________________________________ 正如我们所看到
的
,大约一半
的
网络参数是在最后
的
密集
层
。那么,我
的
问题是,如果
浏览 3
提问于2018-11-18
得票数 0
1
回答
解读cnn结构
、
请有人告诉我,这两种设置是否相似,因为我在一篇研究论文中看到了他们使用
的
第一种设置,并写了类似于第二种设置
的
设置。用于MNIST
的
CNN,有两个5x5卷积
层
(第一个有32个信道,第二个有64个,每个信道都有2x2max池),一个完全连接
的
层
,512个单元和ReLu激活,以及一个最终
的
softmax输出
层
(1,663,370MNIST
的
有线电视新闻网有8
层
结构: 3×3×32卷积MaxPool 3×3×64卷积→2×2
浏览 0
提问于2021-03-15
得票数 1
1
回答
局部
全
连通
层
-火炬
假设我们在分类
层
之前有一个kN神经元
的
特征表示。现在,分类
层
产生一个只有本地连接
的
大小为N
的
输出
层
。也就是说,输出端
的
kth神经元是通过从k_N到k_N+N位置
的
输入神经元来计算
的
,因此输入
层
中
的
每个N个位置(具有步长N)在输出时都给出单个神经元
的
值。这是在Keras中使用conv1dlocal完成
的
,然而,PyTorch似乎没有这样
的
功能。 标
浏览 6
提问于2019-12-23
得票数 4
2
回答
如何利用截断
的
SVD减小
全
连通
(`“InnerProduct”)
层
、
、
、
、
在
的
“3.1截断SVD快速检测”一节中,作者提出了利用技巧来减少
全
连通
层
的
大小和计算时间。给定一个经过训练
的
模型(deploy.prototxt和weights.caffemodel),我如何使用这个技巧将一个完全连接
的
层替换为一个截断
的
层
?
浏览 0
提问于2016-11-08
得票数 7
回答已采纳
1
回答
sess.run(
层
)返回什么?
、
我试着四处寻找,但奇怪
的
是,我找不到类似的东西。假设我有几个完全连接
的
层
:fc_2 = tf.contrib.layers.fully_connected对于我们给出
的
所有类型
的
层
,sess.run会返回它吗?
浏览 4
提问于2018-04-13
得票数 0
回答已采纳
1
回答
权矩阵最终
全
连通
层
、
、
我
的
问题是,我觉得太简单了,但这让我头疼。我想我错过了神经网络中
的
一些概念上
的
东西,或者Tensorflow返回了一些错误
的
层
。 我有一个网络,其中最后一
层
输出4800单位。倒数第二
层
有2000单位。我希望最后一
层
的
重量矩阵有形状(4800,2000),但是当我在Tensorflow中打印出形状时,我看到(2000,4800)。请有人确认最后一
层
应该具有的权重矩阵
的
形状吗?
浏览 2
提问于2018-07-31
得票数 1
回答已采纳
1
回答
什么是交错
层
的
卷积?
在FaceNet纸中,他们这样描述泽勒&费格斯模型:交错是什么意思?这与起始
层
相比如何?特别是,正如泽勒和费格斯纸业所说
的
我们在整个论文中使用标准
的
完全监督
的
convnet模型(LeCun等人,1989年)和(Krizhevsky等人,2012年)。...网络
的
前几层是传统
的
全
连通
网络,最后一
层
是softmax分类器。
浏览 0
提问于2016-11-18
得票数 1
回答已采纳
1
回答
全
连接
层
的
尺寸
?
我
的
最大池化
层
的
输出
尺寸
为16x16x12,这表明我有12个16x16
的
图像,但在完全连接
层
之后,输出
尺寸
为1x1x10。我怎么才能买到这个尺码?1x1说明了什么?
浏览 0
提问于2017-04-09
得票数 0
1
回答
深度学习中
的
全
连通
层
、
、
、
、
如何确定CNN中
的
最佳连接层数?我可以在CNN中只使用一个完全连接
的
层
吗?如何确定完全连接
层
输出
的
尺寸
?
浏览 0
提问于2018-09-21
得票数 5
回答已采纳
1
回答
CNN中
的
权矩阵集及其维数
、
、
我试图用CNN计算每一
层
的
输出大小和3类分类
的
参数数。我已经计算到最后
的
最大池
层
,并将非常感谢帮助理解如何到达完全连接
的
层
。在Matlab中,我检查了完全
连通
(FC)
的
大小是1176,而权重是3*1176,我很难理解这2个数字
的
含义以及它们是如何计算
的
。我可以猜到3来自于类
的
数量,但是1176是怎么来
的
呢?这与我
的
计算不符。 问:如何确定最后一<
浏览 0
提问于2020-03-22
得票数 1
回答已采纳
2
回答
CNN架构
、
起初,这个问题不是关于编程本身,而是关于CNN架构背后
的
一些逻辑。我理解每个
层
是如何工作
的
,但我唯一
的
问题是:分离ReLU和卷积
层
是否有意义?我
的
意思是,一个ConvLayer是否可以通过使用反向传播来工作和更新它
的
权重,而不需要一个ReLU呢? ConvLayer ->完全连接
的
浏览 5
提问于2017-05-20
得票数 1
回答已采纳
2
回答
caffe整形/上采样
全
连通
层
、
、
在几篇论文中(对于顶部
的
页面3图片,或者顶部
的
页面4),我看到他们最终使用了这样一个
层
来进行像素级
的
预测。如何将其转换成二维图像?我在考虑重塑或反褶积,但我想不出这是怎么回事。一个简单
的
例子会有帮助。 更新:我
的
输入图像是304x228,我
的
ground_truth (深度图像)是75x55。
浏览 6
提问于2016-11-08
得票数 2
回答已采纳
1
回答
输入输出到
全
连通
层
我有一个384大小
的
输入向量。它将被输入到FC
层
,其中包含一个隐藏
层
。输出应该是3
的
向量,怎么可能呢?在FC
层
中计算
的
数学基础是什么?
浏览 0
提问于2018-08-12
得票数 2
1
回答
如何在侧图像上添加非图像特征作为CNNs
的
输入
、
、
、
、
我正在训练一个卷积神经网络来分类雾条件下
的
图像(3类)。然而,对于大约150.000张图像,我还提供了四个气象变量,它们可能有助于预测图像
的
类别。我已经想到
的
一种方法是在CNN旁边创建另一个(小
的
)前馈神经网络,然后将CNN
层
的
输出和非图像神经网络
的
隐藏
层
在密集
层
相互连接。 我能想到
的
第二种方法就是将这些特征与致密
层
联系起来。是否有其他(更好
的
)方法可以将非图像特征包括在模型中?考
浏览 0
提问于2018-05-08
得票数 23
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