卷积神经网络CBAPD,TF2.0卷积、池化、BN、Dropout(4)

最新推荐文章于 2024-06-09 18:00:23 发布
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本文深入解析了TensorFlow2.0中卷积神经网络的关键组件，包括tf.keras.layers.Conv2D的使用，池化层的作用，BN（Batch Normalization）的原理，以及dropout层如何防止过拟合。文章还解释了卷积的概念，强调了卷积核数量与因子的关系。

来源：北京大学Tensorflow2.0(B站搜)
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1.tf.keras.layers.Conv2D:

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2.池化：

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3.BN

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上图文字很重要，多少个卷积核就对应多少个因子
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4.tf.keras.layers.dropout:

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5.卷积是什么：

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