5回答
反射填充Conv2D
、、、、
我正在使用keras构建一个用于图像分割的卷积神经网络，我想使用“反射填充”而不是填充“相同”，但我找不到在keras中这样做的方法。inputs = Input((num_channels, img_rows, img_cols))
conv1=Conv2D(32,3,padding='same',kernel_initializer='he_uniform',data_format='channels_first')(inputs) 有没有一种方法可以实现<e
浏览 53提问于2018-06-04得票数 6
回答已采纳
我在tensorflow中实现了用于图像分类的压缩模型，如下所示： netnet, [3, 3], stride=2, scope='maxpool8') net = conv2d我试着改变步幅和填充物，就像其他帖子建议的那样，但没有什么效果。
浏览 1提问于2018-12-08得票数 0
回答已采纳
Tensorflow函数似乎只使用0进行填充(例如，tf.nn.conv2d函数)。
有没有一种简单的方法(只需要对现有代码进行最小程度的更改)来运行相同的函数，用1或任何其他任意数字代替0？
浏览 2提问于2017-02-25得票数 0
tf.keras.layers.Dense(10)一切看起来都很好，但问题来了，
ValueError: Exception encountered when calling layer "conv2d_1" (type Conv2DNegative dimension size caused by subtracting 3 from 1 for '{{node conv2d_1/Conv2D/Conv2D}} = Conv2D[1, 1], explicit_p
浏览 24提问于2022-07-05得票数 0
回答已采纳
我的问题：怎么可能？当onnx2keras在ONNX模型中遇到具有padding > 0的卷积层时，它会将其转换为带有valid填充的Keras‘Conv2D (即没有填充！)但我仍然觉得奇怪的是，它没有简单地使用padding='SAME'，因为大多数引用都说Keras&
浏览 1提问于2020-02-20得票数 4
回答已采纳
create_encoder(width, height, depth): e_conv1 = Conv2DMaxPooling2D((2, 2), padding='same')(e_conv1) e_conv2 = Conv2DMaxPooling2D((2, 2), padding='same')(e_con
浏览 5提问于2022-01-28得票数 0
回答已采纳
我的代码是：from keras.models importkeras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
x = Conv2D, 3), activation='relu', padding='same')(input_im
浏览 1提问于2018-09-26得票数 0
model = Sequential()model.add(Conv2D(64, (5,5), strides=(2,2), padding='same'))model.add(Conv2D(64, (1, 1),
浏览 0提问于2019-03-22得票数 2
在建立模型时，我们在Conv2D函数中使用填充，也使用Maxpooling函数，例如：是否有方法检查所做的填充或打印其大小或填充本身
浏览 9提问于2022-01-12得票数 1
2回答
不同尺寸输入的神经网络
、、、、
我想在Keras中使用一个神经网络，它需要两个不同大小的输入(向量v和矩阵A)，并输出一个向量u，即经过A操作后的v。我成功地输入了矩阵和向量。问题是，在拟合模型时，当我尝试使用向量u作为目标时，它会抱怨：x sizes: 70, 312 Make sure all arrays contain the same number of samples.
浏览 10提问于2022-07-15得票数 0
1回答
在报纸上，“滤波器通过一次移动一个单元来转换输入，不使用填充，输入在边界周围填充零，在卷积后保持相同的大小。我试着做一个模型，这是我的代码，model.add(Conv2D(4, kernel_size=(3, 3), paddi
浏览 1提问于2022-01-20得票数 1
回答已采纳
,4,80,64，5，5，64的“卷积”(op：'Conv2D')从4中减去5的负维尺寸。
model_img.add(Conv2D(32, (7, 7), activation="relu(Conv2D(64, (5, 5), activation="relu", strides=(2, 2))
浏览 0提问于2018-01-30得票数 2
回答已采纳
keras.layers import Dropoutfrom keras.layers.convolutional import Conv2Ddef cnn_model(): model = Sequential()
model.add(Conv2Dmodel.add(Conv2D(16, (2,2), input_shape=(image_x, image_y, 1),
浏览 3提问于2022-02-24得票数 0
1回答
import Modelfrom keras.layers import merge, Conv2Dnum_of_filter, filtersize): conv = Conv2D
浏览 79提问于2017-07-10得票数 1
回答已采纳
())model.add(Conv2D(32,())model.add(Conv2D(32,())
model.add(Conv2D(32, kernel_siz
浏览 1提问于2020-12-03得票数 0
回答已采纳
型号：model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(6, 6), strides=1, activation= 'relu', input_shape= (3788, 6, 1))) model.add(Conv2D(filters
浏览 6提问于2022-06-20得票数 0
回答已采纳
正如我们所知，我们可以通过填充模式计算conv2d的输出tensor的形状，是清晰的，但我对conv2d_transpose非常困惑，它是否填充了输入张量，然后调用conv2d？如何根据填充模式计算输出张量的形状，对于conv2d_transpose是SAME还是VALID
浏览 2提问于2018-01-28得票数 4
2回答
我在keras中使用了以下代码 from keras.layers import Input, Dense, Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D
x = Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(en
浏览 18提问于2019-03-14得票数 0
1回答
在第一卷积层中有32个单元的网络，然后是具有stride=2和k=2的池层，然后是具有64个单元的另一个卷积层，然后是具有stride =2和k=2的另一个池层，输入图像尺寸是28*28*1
浏览 10提问于2020-01-03得票数 0
回答已采纳
1回答
所以尝试实现我在一篇论文中发现的一个网络，其中有一个由3个凸集组成的并行卷积层，其中每个conv在输入上应用了一个不同的过滤器，这里我是如何解决它的： strides =(1, 1),conv2d_2 = Conv2Dkernel_size = (3, 3),
浏览 1提问于2020-05-18得票数 1
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
即时通信 IM
云直播
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
