深度学习框架【TensorFlow2】 - 第三章:图像识别任务实例
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然后呢 ,再来看一下吧 ,在这里我说啊 ,咱们还是用最简单的方法 ,我说我基于这个序列来去构建一个卷积模型 ,做卷积啊 ,其实挺简单的 ,一般情况下我们需要怎么办 ,那就是输入数据来了 ,卷积池化 ,卷积石化 ,再卷积 ,再石化 ,最终把结果拉长 ,拉成了全连接层 ,最终得到输出结果 ,说完事儿了 ,整理过程还是比较简单的 ,再来看一下 ,我说我一开始第一层 ,第一层好了 ,把这个层导进来 ,在 qq 当中我把这个 crd 导进来 ,哦 cd 当中第一个32表示什么 ,表示的是我当前要得到多少个特征图 ,诶 ,这个32表示经过了我这一条选一之后 ,我得到了32个特征图 ,然后呢括号里面33什么表示的是我的一个 filter h 乘 w 都是3×3的 ,然后呢激活函数计划是这样 ,一般情况下就是比如一个数据来了 ,我们先经过卷积层 ,经过卷积层完之后 ,通常情况下紧接着不是直接做实化 ,而是再连一个激活层 ,默认啊 ,就是这个东西大家都不用去改啊 ,默认咱就是加一个软度激活函数就得了 ,一般情况下也是加上这样一个软件 ,啊这个就是加什么激活函数 ,然后最后一个就是我输入的一个大小 ,这里啊我给他指定一下 ,主要的目的就是其实不止练习 ,不止定的时候 ,它会自动的帮你去做这个判断 ,但是我指定完之后啊就是得强制啊 ,你要求你得把那个数据做这样的一个大小 ,如果不匹配 ,它会报错的 ,相当于我就是限制好了 ,必须是64的 ,其他的比如说你说都是108的 ,那也不行 ,会报错 ,主要是为了提醒的一个作用啊 ,这里也给大家设置了我们第一个卷积层 ,方法还都是挺简单的 ,接下来做磁化层 ,一般这样卷积和软路做完之后 ,我们紧接着再连一个就是石化层 ,石化层可以是用最大石化 ,也可以用平均值化 ,但是一般情况下咱们之前也说了 ,一般用什么 ,一般咱都用最大值化 ,

最大石化相对来说效果会好一些啊 ,然后到时候大家就是关于石化层一一般我们的这个参数都不用去改啊 ,一般磁化层我们都需要什么 ,H 和 w 都怎么样 ,变成原来的1/2吧 ,所以说啊就是卷积层 ,你可以稍微设置设置石化层很少见有去改的 ,一般都是 ml ,然后2×2的就完事儿了 ,然后这个就是一个最大值化层 ,然后接下来接下来再做卷积 ,再做磁化 ,再做卷积 ,再做实话你说这个方法都是相同的吧 ,所以说啊就是从整体上来看啊 ,你说你用它现在这个二版本 ,因为它主要借助于 qq 这个东西嘛 ,就要做起事儿来 ,你看它简不简单 ,非常简单吧 ,很轻松咱们就能把这个网络架构给构建好了 ,然后呢这个卷积层做完之后 ,我现在做完卷积得到什么 ,得到的是特征图吧 ,那你说现在特征图是什么东西啊 ,特征图其实说白了它是一个立体的是吧 ,那你说你能把它直接连上一个全连接层吗 ,咱不能吧 ,我需要干什么 ,比如这里我说它是一个10×10×64的 ,我需要干什么 ,我需要给它拉长吧 ,拉长成什么 ,那就是100乘上64 ,

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