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问如何将单个完全连接的图层应用于图像中的每个点
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Stack Overflow用户

提问于 2019-04-09 18:02:27

回答 1查看 167关注 0票数 0

我正在尝试使用keras建立一个非传统的神经网络，但在有效设置时遇到了问题。

前几层是标准的卷积层，这些层的输出有d个通道，每个通道都有n x n的图像形状。

我想要做的是使用一个密集层将这个d x n x n张量映射到大小为n x n的单个图像上。我想定义一个密集层，输入大小为d，输出大小为1，并将此函数应用于输入上的每个“像素”(输入深度跨通道)。

到目前为止，我还没有找到一个有效的解决方案。我已经尝试了首先定义一个完全连接的层，然后循环到输入中的每个“像素”，然而这需要很多小时来初始化模型，我担心它会减慢backprop，因为计算可能没有正确地并行化。

有没有一种有效的方法来做到这一点？

tensorflow

machine-learning

keras

python

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2019-04-09 18:09:30

您所描述的是输出深度为1的1x1卷积。您可以像实现其他卷积层一样实现它。您可能希望在之后应用tf.squeeze来移除深度，其大小应为1。

票数 1

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/55598702

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