在TensorFlow中的cnn卷积和池化的计算及参数详解

数据-简单

于 2017-07-15 12:10:58 发布

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分类专栏： tensorflow 深度学习文章标签： cnn tensorflow

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本文详细介绍了在TensorFlow中如何进行卷积和池化的计算，包括tf.nn.conv2d()和tf.nn.max_pool()函数的使用。内容涵盖了卷积的STRIDES参数在VALID和SAME填充模式下对输出尺寸的影响，以及池化操作中的ksize和strides参数。同时提供了一个实验代码链接供读者参考和验证。

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在TensorFlow中的cnn卷积和池化的计算及参数详解

TensorFlow中的卷积一般是通过tf.nn.conv2d()函数实现的具体可以查看官网：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/conv2d

TensorFlow中的池化有几种方式举个例子：通过tf.nn.max_pool函数实现的具体可以查看官网：https://www.tensorflow.org/api_

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