TensorFlow中max pooling层各参数的意义

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TensorFlow中max pooling层各参数的意义

官方教程中没有解释pooling层各参数的意义,找了很久终于找到,在tensorflow/python/ops/gen_nn_ops.py中有写: def _max_pool(input, ksize, strides, padding, name=None): r"""Performs max pooling on the input. Args: input: A `Tensor` of type `float32`. 4-D input to pool over. ks…

caffe与tensorflow中的pooling

两个框架对poolin的处理方式不同,这就导致在转模型时容易踩雷 tensorflow通过“VALID”和“SAME”参数来控制 caffe 通过pad值来控制参考:https://blog.csdn.net/andylei777/article/details/78921616 转模型时遇到值不匹配,只能对着caffe模型逐个更改,好在pooling层不多....…

（原）tensorflow中finetune某些层

转载请注明处处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/7608709.html 参考网址: https://kratzert.github.io/2017/02/24/finetuning-alexnet-with-tensorflow.html https://github.com/kratzert/finetune_alexnet_with_tensorflow/blob/master/finetune.py#L109 https://github.c…

java web项目中后台控制层对参数进行自定义验证类 Pattern

Pattern pattern = Pattern.compile("/^([1-9]\d+元*|[0]{0,1})$/");//将给定的正则表达式编译到模式中 if(!"".equals(mmshop.getOriginalPrice().trim())){ if(!pattern.matcher(mmshop.getOriginalPrice().trim()).matches()){ map.put("msg","请输入数字或xx…

caffe中全卷积层和全连接层训练参数如何确定

今天来仔细讲一下卷基层和全连接层训练参数个数如何确定的问题.我们以Mnist为例,首先贴出网络配置文件: name: "LeNet" layer { name: "mnist" type: "Data" top: "data" top: "label" data_param { source: "examples/mnist/mnist-train-leveldb" backend: L…

深度学习中卷积层和pooling层的输出计算公式(转)

原文链接:https://blog.csdn.net/yepeng_xinxian/article/details/82380707 1.卷积层的输出计算公式class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)参数:in_channels(int) – 输入信号的通道out_channels(int) – 卷积产生的通道…

（原）torch中微调某层参数

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6221664.html 参考网址: https://github.com/torch/nn/issues/873 http://stackoverflow.com/questions/37459812/finetune-a-torch-model https://github.com/torch/nn/blob/master/doc/module.md https://github.com/torch…