平武建站

tensorflow1.0池化层和全连接层的示例分析-创新互联

小编给大家分享一下tensorflow1.0池化层和全连接层的示例分析，希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获，下面让我们一起去探讨吧！

站在用户的角度思考问题，与客户深入沟通，找到临洮网站设计与临洮网站推广的解决方案，凭借多年的经验，让设计与互联网技术结合，创造个性化、用户体验好的作品，建站类型包括：成都做网站、网站设计、外贸营销网站建设、企业官网、英文网站、手机端网站、网站推广、申请域名、网站空间、企业邮箱。业务覆盖临洮地区。

池化层定义在tensorflow/python/layers/pooling.py.

有大值池化和均值池化。

1、tf.layers.max_pooling2d

max_pooling2d(
  inputs,
  pool_size,
  strides,
  padding='valid',
  data_format='channels_last',
  name=None
)

  1. inputs: 进行池化的数据。

  2. pool_size: 池化的核大小(pool_height, pool_width)，如[3，3]. 如果长宽相等，也可以直接设置为一个数，如pool_size=3.

  3. strides: 池化的滑动步长。可以设置为[1,1]这样的两个整数. 也可以直接设置为一个数，如strides=2

  4. padding: 边缘填充，'same' 和'valid‘选其一。默认为valid

  5. data_format: 输入数据格式，默认为channels_last ，即 (batch, height, width, channels),也可以设置为channels_first 对应 (batch, channels, height, width).

  6. name: 层的名字。

例：

pool1=tf.layers.max_pooling2d(inputs=x, pool_size=[2, 2], strides=2)

一般是放在卷积层之后，如：

conv=tf.layers.conv2d(
   inputs=x,
   filters=32,
   kernel_size=[5, 5],
   padding="same",
   activation=tf.nn.relu)
pool=tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv, pool_size=[2, 2], strides=2)

2.tf.layers.average_pooling2d

average_pooling2d(
  inputs,
  pool_size,
  strides,
  padding='valid',
  data_format='channels_last',
  name=None
)

参数和前面的大值池化一样。

全连接dense层定义在 tensorflow/python/layers/core.py.

3、tf.layers.dense

dense(
  inputs,
  units,
  activation=None,
  use_bias=True,
  kernel_initializer=None,
  bias_initializer=tf.zeros_initializer(),
  kernel_regularizer=None,
  bias_regularizer=None,
  activity_regularizer=None,
  trainable=True,
  name=None,
  reuse=None
)

  1. inputs: 输入数据，2维tensor.

  2. units: 该层的神经单元结点数。

  3. activation: 激活函数.

  4. use_bias: Boolean型，是否使用偏置项.

  5. kernel_initializer: 卷积核的初始化器.

  6. bias_initializer: 偏置项的初始化器，默认初始化为0.

  7. kernel_regularizer: 卷积核化的正则化，可选.

  8. bias_regularizer: 偏置项的正则化，可选.

  9. activity_regularizer: 输出的正则化函数.

  10. trainable: Boolean型，表明该层的参数是否参与训练。如果为真则变量加入到图集合中 GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES (see tf.Variable).

  11. name: 层的名字.

  12. reuse: Boolean型, 是否重复使用参数.

全连接层执行操作 outputs = activation(inputs.kernel + bias)

如果执行结果不想进行激活操作，则设置activation=None。

例：

#全连接层
dense1 = tf.layers.dense(inputs=pool3, units=1024, activation=tf.nn.relu)
dense2= tf.layers.dense(inputs=dense1, units=512, activation=tf.nn.relu)
logits= tf.layers.dense(inputs=dense2, units=10, activation=None)

也可以对全连接层的参数进行正则化约束：

dense1 = tf.layers.dense(inputs=pool3, units=1024, activation=tf.nn.relu，kernel_regularizer=tf.contrib.layers.l2_regularizer(0.003))

看完了这篇文章，相信你对“tensorflow1.0池化层和全连接层的示例分析”有了一定的了解，如果想了解更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！


网页标题：tensorflow1.0池化层和全连接层的示例分析-创新互联
路径分享：http://pwwzsj.com/article/dpgpjg.html

其他资讯