は完全に接続する前に、レイヤ7 * 7 * 64

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なる画像のTensorflowサイズに私はline--は完全に接続する前に、レイヤ7 * 7 * 64

#Densely Connected Layer 
W_fc1 = weight_variable([7 * 7 * 64, 1024]) 
b_fc1 = bias_variable([1024])

を見つけtensorflowのマニュアルを参照してくださいコードをつもりですtensorflow network.Whileで新しいです

完全に接続されたレイヤーに適用する前に、7 * 7 * 64がイメージのサイズであることがわかりました。しかし、イメージのサイズが28 * 28から7 * 7にどのように縮小するかは分かりません。 1024とは何か、それはどこから来ますか。ありがとうございます。

出典

2017-08-08 SK ASIF ALI

あなたはテンソルフローや深い学習で非常に新しいようです。チュートリアルをtensorflow tutorialから読み始めます。

質問がある場合は、コードのような問題について詳しく説明してください。あなたが提供したコードでは不十分です。

しかし、あなたが持っているならば、完全に接続されたレイヤーまたはmaxpoolingで、2つの何かのストライドを使用する必要があります。それはサンプルのサイズを減少させ、ニューロンの数を増加させる。

以下のコードでは、7 * 7 * 64は、これがサイズ7x7の平坦化された64ニューロンの長さであることを示しています。

1024は何もありませんが、その密な層のニューロンの数だけです。

#Densely Connected Layer 
W_fc1 = weight_variable([7 * 7 * 64, 1024]) 
b_fc1 = bias_variable([1024])

出典

2017-08-08 14:47:11 Akhilesh

実際、密集したネットワーク内で動作する方法はわかりません。 –

密集接続されたレイヤ W_fc1 = weight_variable（[16 * 16 * 64、1024]） b_fc1 = bias_variable（[1024]） h_pool2_flat = tf.reshape（h_pool2、[-1、16 * 16 * 64]） h_fc1 = tf.nn.relu（tf.matmul（h_pool2_flat、W_fc1）+ b_fc1）私はこれを見つけました：https：//www.tensorflow.org/get_started/mnist/pros ありがとうございました@Akhilesh –

'実際には分かりません密接に接続されたネットワーク内で動作するメソッド。実際には、隠れたレイヤー内で動作するメソッドは**マトリックスの畳み込みと加算**であり、内側の密なレイヤーは**マトリックスの乗算と加算**です。 – Akhilesh

は完全に接続する前に、レイヤ7 * 7 * 64

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