输入的图像有RGB3个channel，假设有100个filter，输出的就有100个feature map，而不是300个。因为输出的个数依然是卷积核的个数100，只不过输出时是对RGB三个通道的加和操作
输入image只有1个channel，假设有100个filter，就有100个feature map，而且是直接得到。
灰度image
RGB image
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对分类问题，设 \(y\in\{-1, 1\}\), \(\mathop{sign}(f(x))\) 代表分类器， 定义 \(z = yf(x)\) 为 margin 值。一般来说， margin loss function 代表只需输入 margin 值即可输出 loss 的 function. 也即 \(\ell: \mathbb R \to \math…
1 !pip install tushare 2 import tushare as ts 3 import numpy as np 4 import tensorflow as tf 5 from tensorflow.keras.layers import Dropout, Dense, LSTM 6 import matplotlib.pyplot a…
import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasdef preprocess(x,y): x = tf.cast(x, dtype = tf.float32) /255. y = tf.cast(y, dtype = tf.int64) y = tf.one_hot(y,depth = 10) print…
循环神经网络(RNN)是一种用于处理序列数据的人工神经网络，序列数据是相互依赖的（有限或无限）数据流，比如时间序列数据、信息性的字符串、对话等。 长短时记忆网络(LSTM)是一类特殊的循环神经网络，具有学习长时依赖关系的能力，是目前最常用的循环神经网络。 注意: 关于循环神经网络的介绍，可参考我们的教程深度学习 – 循环神经网络(RNN)。 我们的例子是训练…
https://blog.csdn.net/small_munich/article/details/79595257 https://www.cnblogs.com/zyly/p/9259392.html 基于图的图像分割https://blog.csdn.net/guoyunfei20/article/details/78727972
首先需要了解的是，tf.keras.layers模块包含了常用的神经网络层和模型结构，能够方便地搭建各种深度学习模型。 以下是几个tf.keras.layers模块中常用的函数及其解释。 Conv2D tf.keras.layers.Conv2D是二维卷积层，通常被用在图像处理方面，输出一个二维卷积结果。以下是一个简单的使用示例： import tensor…
The reason why neural network is more powerful than linear function is because neural network use the nonlinear function to map the dataset which is difficult to separate to separ…
原因是在tf2的版本下使用了1的API 改正方法： import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() 替换 import tensorflow as tf 或 X = tf.compat.v1.placeholder() 替换X = placeholder() 最新一版的random…
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