if data_format and data_format.startswith('NC') else 'channels_last') layer = pooling_layers.MaxPooling2D...2D最大池化操作，它假设池化是按每张图像完成的，但不是按批处理或通道完成的。...注意，目前这两个步骤必须具有相同的值padding:填充方法，要么“有效”，要么“相同”data_format:一个字符串。...支持' NHWC '(默认值)和' NCHW 'outputs_collections:将输出添加到其中的集合scope:name_scope的可选作用域返回值：表示池操作结果的“张量”可能产生的异常：...ValueError: If `data_format` is neither `NHWC` nor `NCHW`.ValueError: If 'kernel_size' is not a 2-D list
然而，模型期望输入一个4维张量，其中第一个维度是批量大小（batch size），第二维度是图像的宽度，第三维度是图像的高度，第四维度是颜色通道数。...下面是一些常用的方法：方法1: 使用np.expand_dims()函数通过使用np.expand_dims()函数，我们可以在现有的3维张量的前面添加一个额外的维度来创建一个新的4维张量。...np.expand_dims()是NumPy库中的一个函数，用于扩展数组的维度。它允许我们在指定的位置插入新的维度，并且可以根据需要在数组的任意位置插入新的维度。...np.expand_dims()函数返回一个具有插入新维度后的形状的新数组。此函数不会更改原始数组的形状，而是返回一个新的数组。...然后，使用np.expand_dims()函数在轴0（行）插入一个新的维度。在操作之后，我们打印出原始数组和插入新维度后的数组的形状。
解决ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead: Reshape your data either using array.reshape(-...其中一个常见的错误是"ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead"，意味着算法期望的是一个二维数组，但是实际传入的却是一个一维数组。...可以使用 -1 表示维度自动计算，以确保数组的总元素数量一致。...结论与总结在机器学习算法中，如果遇到"ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead"错误，说明算法期望的输入是一个二维数组，但实际传入的是一个一维数组...如果形状参数是多个整数参数，则它们按顺序表示每个维度的大小。reshape()函数返回的是一个视图，这意味着它与原始数组共享内存。如果更改了视图中的值，原始数组也会受到影响；反之亦然。
biases_regularizer:可选的偏差调整器。reuse:是否应该重用层及其变量。为了能够重用层范围，必须给出。...参数:list_ops_or_scope:为包含当前范围的字典设置参数范围的操作的列表或元组。当list_ops_or_scope是dict时，kwargs必须为空。...is not a float.slim.flatten()在保持batch_size的同时，将输入压扁。...2D最大池化操作，它假设池化是按每张图像完成的，但不是按批处理或通道完成的。...注意，目前这两个步骤必须具有相同的值padding:填充方法，要么“有效”，要么“相同”data_format:一个字符串。
输入层：224x224x3 64通道卷积层块：2层3x3x64的卷积结构，同时采用了padding操作，这样就会保持卷积操作前后特征图大小不变，输出：64x224x224。...128通道卷积块：2层3x3x128的卷积结构，同时采用了padding操作，这样就会保持卷积操作前后特征图大小不变，输出：128x112x112。...256通道卷积块：3层3x3x256的卷积结构，同时采用了padding操作，这样就会保持卷积操作前后特征图大小不变，输出：256x56x56。...512通道卷积块：3层3x3x256的卷积结构，同时采用了padding操作，这样就会保持卷积操作前后特征图大小不变，输出：512x28x28。...512通道卷积块：3层3x3x256的卷积结构，同时采用了padding操作，这样就会保持卷积操作前后特征图大小不变，输出：512x14x14。
pwd # 当前目录 current_dir[0] Out[2]: '/Users/peter/Desktop/kaggle/kaggle_12_dogs&cats/dogs-vs-cats' 创建新的目录来存储需要的数据集...当需要更大的图像和更复杂的问题，需要再添加一个 Conv2D层（使用relu激活函数） + MaxPooling2D层。...这样做的好处： 增大网络容量 减少特征图的尺寸 需要注意的是：猫狗分类是二分类问题，所以网络的最后一层是使用sigmoid激活的单一单元（大小为1的Dense层） 在网络中特征图的深度在逐渐增大（从32...随着时间的增加，训练精度在不断增加，接近100%，而验证精度则停留在70% 验证的损失差不多在第6轮后达到最小值，后面一定轮数内保持不变，训练的损失一直下降，直接接近0 数据增强-data augmentation...width_shift_range=0.2, # 水平和垂直方向的范围；相对于总宽度或者高度的比例 height_shift_range=0.2, shear_range=0.2
首先要添加一个卷积层。参数是 我们想要生成的卷积数(过滤器数量)。这个数值是任意的，但最好是从32开始的倍数。 卷积的大小(过滤器的大小)，在本例中为3x3网格。这是最常用的尺寸。...在卷积层之后加上一个MaxPooling层，用来压缩图像，同时保持卷积所强调的特征内容。通过为MaxPooling指定(2,2)，效果是将图像的大小缩小四分之一。...它的想法是创建一个2x2的像素数组，然后选取最大的一个，从而将4个像素变成1个，在整个图像中重复这样做，这样做的结果是将水平像素的数量减半，垂直像素的数量减半，有效地将图像缩小25%。...再增加一个卷积层和MaxPooling2D。 现在对输出进行扁平化处理。在这之后，你将拥有与非卷积版本相同的DNN结构，即全连接神经元网络。 含有128个神经元的全连接层，以及10个神经元的输出层。...网络结构 看看可否只使用单个卷积层和单个MaxPooling 2D将MNIST(手写数字)识别率提高到99.8%或更高的准确率。一旦准确率超过这个数值，应该停止训练。Epochs不应超过20个。
2理论基础 点云数据是在欧式空间下的点的一个子集，它具有以下三个特征： 无序。点云数据是一个集合，对数据的顺序是不敏感的。这就意味这处理点云数据的模型需要对数据的不同排列保持不变性。...定理2(b)说明了最小集Cs的数据多少由maxpooling操作输出数据的维度K给出上界。...在特征的各个维度上执行maxpooling操作来得到最终的全局特征。...3D边界框回归（3D box estimation）:将上一步实例分割的结果作为mask得到属于某个实例的所有点云，计算其质心作为新的坐标系原点。...同时，作者提出了一种被称为corner loss的损失函数来对目标的中心、朝向和大小进行联合优化，避免由于某一方面的不准确而主导loss。 ?
它可以将一个数组重新排列为指定形状的新数组，而不改变数组的数据。...newshape可以是一个正整数，表示生成一个新的一维数组，并指定数组的长度；也可以是一个整数元组，表示在重新排列后的新形状中每个维度的长度。...reshape函数可以在不改变数组元素的情况下改变数组的形状。注意，改变数组的形状后，数组的总元素个数必须保持不变。...如果新形状无法满足这个条件，reshape函数将会抛出ValueError: total size of new array must be unchanged错误。...然后，我们使用reshape函数将这个一维数组重新排列为一个2行3列的二维数组new_arr。最后，我们输出了新的数组new_arr。
VGG的优缺点 优点： VGG16结构简单，其实VGGNet结构都简单，通过使用3x3大小的卷积核和最大池化层2x2； 通过实验展示了可以通过加深网络来提升模型性能。...输入的形状必须是带有channels_last数据格式如(224,224,3), 或带有channels_first数据格式如(3,224,224)....input_shape必须有3个输入通道，宽度和高度不应小于48.如(200,200,3)就是一个有效值 :param pooling:池化模式 当include_top为False时，...pooling为None表示模型的输出僵尸最后一个卷积层以4D张量输出； pooling为avg表示全局均值池化将应用于最后一个卷积的输出，即模型的输出将是2D张量； pooling...', None}: raise ValueError('The `weights` argument should be either '
学习局部模式使得CNN具有以下性质： 卷积神经网络学到的模式具有平移不变性(translation invariant) 卷积神经网络在图像右下角学到某个模式之后，它可以在任何地方识别这个模式，...这也是特征图这一术语的含义: 深度轴的每个维度都是一个特征(或过滤器),而 2D 张量 output[:, :, n]是这个过滤器在输入上的响应的二维空间图(map) ?...卷积由以下两个关键参数所定义 从输入中提取的图块尺寸: 这些图块的大小通常是 3×3 或 5×5 输出特征图的深度:卷积所计算的过滤器的数量 对于 Keras 的 Conv2D 层，这些参数都是向层传入的前几个参数...width_shift 和 height_shift 是图像在水平或垂直方向上平移的范围(相对于总宽度或总高度的比例) shear_range 是随机错切变换的角度 zoom_range 是图像随机缩放的范围...为了继续降低过拟合，可以再向网络中添加dropout。
卷积自编码器放弃堆叠数据，使图像数据输入时保持其空间信息不变，并在卷积层中以温和的方式提取信息。...在图(H)中，一个2 x 2的窗口(称为池的大小)扫描每个滤波图像，并将该2 x 2窗口的最大值划分给新图像中大小为1 x 1的正方形。...图 (H): 最大池化 除了采用最大值之外，其他不常用的池化方法还包括“平均池化”(取平均值)或“总和池化”(总和)。 图 (J) 池化后，会生成新的更小的滤波图像。...• MaxPooling2D(pool_size=(2,2))：在图(H)中，我们使用2×2窗口作为池的大小。因此，我们将在以下代码中使用(2,2)。 你可以在卷积自编码器中构建许多卷积层。...图像降噪的想法是训练一个模型，输入噪声数据，并输出它们各自清晰的数据。这是与上述模型的唯一区别。首先让我们向数据添加噪音。
3*3，数量32个，原始图像大小3,150,150 model.add(Activation('relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add...报错2：model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) ValueError: Negative dimension size caused by subtracting...binary_crossentropy optimizer='rmsprop', metrics=['accuracy']) # 优化器rmsprop：除学习率可调整外，建议保持优化器的其他默认参数不变...这是为了保证更新的幅度保持在较低的程度，以免毁坏预训练的特征。...1.2 原作者新改 当然看原作者代码知道了这里的model就是VGG16的。
Conv2D将读取2×2个特征图中的图像，并输出一个新的10×10特征图解释。MaxPooling2D使用2×2的最大池化，将输出减少到5×5。...Instance Generator. 8.2.1 Image Initialization 定义一个填充0值的2D NumPy数组，生成10×10的像素方块。...frame[step, col] = 1 8.2.2 Adding Steps 将步骤（steps）添加到行中。下一步必须是前一步的一个函数。...注意，模型的输入序列必须调整大小以适合2D CNN： [width, height, channels] 在上述例子中，对于对称的黑白图像，它是[size，size，1]。...在这里，使用一个大小为2×2的MaxPooling2D池化层，这会将上一层每个过滤器输出的大小减半，从而输出2个24×24映射。
，将28*28的图片展平了，每个像素在空间上的位置关系是没有考虑的，空间的信息丢失。...last convolutional block, and thus the output of the model will be a 2D...imagenet',include_top=False, input_shape=(32, 32, 3)) # VGG16 模型在include_top=False时，可以自定义输入大小...，至少32x32，通道必须是3 mylayer = vgg16.output mylayer = Flatten()(mylayer) mylayer = Dense(128, activation=...预测得分：0.93696 可能是由于 VGG16模型是用 224*224 的图片训练的权重，我们使用的是 28*28 的图片，可能不能很好的使用VGG16已经训练好的权重 ----
Python在构建列表时，熟悉的读者可能知道，不需要预先定义数组或列表的大小，相反，在Python中，列表具有动态性质，我们可以不断的往列表中添加我们想要的数据元素。...如果我们能学习并理解，肯定可以加强我们对数组这一结构的理解。 动态数组 什么是动态数组 动态数组是内存的连续区域，其大小随着插入新数据而动态增长。在静态数组中，我们需要在分配时指定大小。...当列表list1的大小已满时，而此时有新的元素要添加进列表，我们会执行一下步骤来克服其大小限制的缺点： 分配具有更大容量的新数组 list2 设置 list2[i] = list1[i] (i=0,1,2...，n-1)，其中n是该项目的当前编号 设置list1 = list2，也就是说，list2正在作为新的数组来引用我们的新列表。 然后，只要将新的元素插入（添加）到我们的列表list1即可。 ?...接下来要思考的问题是，新数组应该多大？通常我们得做法是：新数组的大小是已满的旧数组的2倍。我们将在Python中编程实现动态数组的概念，并创建一个简单的代码，很多功能不及Python强大。
list=[[],[]] * number #创建一个以二维数组为元素的一维数组来存储矩阵 k=0 #图像数据预处理 for file in listing0: imgl = [[0 for...2D代表这是一个2维卷积，其功能为对2维输入进行卷积计算。我们的图像数据尺寸为100 * 100，所以在这里需要使用2维卷积函数计算卷积。...我们通过调用MaxPooling2D()函数建立池化层，这个函数采用最大值池化法，这个方法选取覆盖区域的最大值作为区域主要特征组成新的缩小后的特征图，具体过程简化后如图3所示： ?...全连接层要求输入的数据必须是一维的，因此，我们必须把输入数据“压扁”成一维后才能进入全连接层，Flatten层的作用即在于此。...添加512节点的全连接并且进行激活，激活函数用relu。再经过一层Dropout层，防止过拟合。添加输出2个节点，经过softmax层，进行输出。 ?
卷积自编码器放弃堆叠数据，使图像数据输入时保持其空间信息不变，并在卷积层中以温和的方式提取信息。...在图(H)中，一个2 x 2的窗口(称为池的大小)扫描每个滤波图像，并将该2 x 2窗口的最大值划分给新图像中大小为1 x 1的正方形。...图 (H): 最大池化 除了采用最大值之外，其他不常用的池化方法还包括“平均池化”(取平均值)或“总和池化”(总和)。 ? 图 (J) 池化后，会生成新的更小的滤波图像。...• MaxPooling2D(pool_size=(2,2))：在图(H)中，我们使用2×2窗口作为池的大小。因此，我们将在以下代码中使用(2,2)。 你可以在卷积自编码器中构建许多卷积层。...图像降噪的想法是训练一个模型，输入噪声数据，并输出它们各自清晰的数据。这是与上述模型的唯一区别。首先让我们向数据添加噪音。
图1 自然语言处理中CNN模型典型网络结构 这里可以看出，因为NLP中的句子长度是不同的，所以CNN的输入矩阵大小是不确定的，这取决于m的大小是多少。...指定的窗口大小，d是Word Embedding长度。...CNN中采用Max Pooling操作有几个好处： 首先，这个操作可以保证特征的位置与旋转不变性，因为不论这个强特征在哪个位置出现，都会不考虑其出现位置而能把它提出来。...对于图像处理来说这种位置与旋转不变性是很好的特性，但是对于NLP来说，这个特性其实并不一定是好事，因为在很多NLP的应用场合，特征的出现位置信息是很重要的。...因为经过Pooling操作后，往往把2D或者1D的数组转换为单一数值，这样对于后续的Convolution层或者全联接隐层来说无疑单个Filter的参数或者隐层神经元个数就减少了。
卷积网络的两个关键特性： 学习具有平移不变性的模式特征：一旦学习到图片左上角的模式特征，可以在任何地方识别，如右下角，这种特性使得图片处理更加有效，需要的样本相对减少(实际生活中具有平移不变性) 学习模式的空间层次结构...值得注意的是，这个参数可以赋值为数据生成器，也可以是numpy数组的元组。...微调网络模型步骤： 在已经训练好的网络模型上添加自定义网络模型； Freeze”冻住“训练好的模型； 训练添加部分网络； Unfreeze”解冻“部分base 网络； 重新训练解冻部分和添加部分。...请注意，损失曲线没有显示任何真正的改善（事实上，它正在恶化）。如果损失没有减少，准确度如何保持稳定或改善？...每个通道编码相对独立的特征，因此可视化这些特征图的正确方法是通过将每个通道的内容独立地绘制为2D图像。
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