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我正在读一篇论文，作者把他们的网络描述如下：
为了训练相应的深层网络，使用一个带一个隐层的全连接网络。该网络有9个二进制输入节点。隐藏层包含一个乙状结肠节点，输出层中有一个内积函数。我的问题是，我不明白乙状结肠节点后的网络结构。输出层是做什么的？内部产品是用来做什么的？
浏览 2提问于2017-02-04得票数 0
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如何在全连接层之后应用组规范化？假设全连接层的输出为1024.分组归一化层使用16组。self.gn1 = nn.GroupNorm(16, hidden_size)我说的对吗？如果将组规范化应用于全连接层的输出，我们应该如何理解它？
浏览 1提问于2021-07-07得票数 3
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全,“层(5)来源(3)，严重性(5)，编号(3) ct_connect()：network_packet_layer:内部网库错误:找不到可用的协议驱动程序结构”提前感谢
浏览 2提问于2009-11-19得票数 1
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全连接层大小
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我正在使用conv net进行图像分类，我从头开始构建它 与垃圾相比，我得到了很好的结果 网络架构： model = Sequential()
model.add(Conv2D(24,kernel_sizeoptimizer="adam", loss="categorical_crossentropy",metrics=[recall, fmeasure,precision,"accuracy"]) 正如你所看到的，我的第一个全连接层
浏览 29提问于2019-06-13得票数 0
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在变分自动编码器架构中，我们使用了µ和sigma全连接层。然后是潜在变量层，即来自高斯分布的样本，即来自下面层的µ和sigma的样本。在成本函数中，我们使用KL散度来确保潜在变量的激活遵循单位高斯分布。谢谢！！
浏览 3提问于2017-07-11得票数 0
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我的最大池化层的输出尺寸为16x16x12，这表明我有12个16x16的图像，但在完全连接层之后，输出尺寸为1x1x10。我怎么才能买到这个尺码？1x1说明了什么？
浏览 0提问于2017-04-09得票数 0
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通常使用0.5的丢失率作为默认值，我也在我的全连接网络中使用它。这个建议遵循了最初的Dropout论文中的建议(Hinton at al)。我的网络由不同大小的全连接层组成我不会将dropout应用于最后一层。但我确实将其应用于10号瓶颈层。我猜有太多的信息丢失
浏览 0提问于2018-05-16得票数 0
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完全连接的图层尺寸
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关于卷积神经网络的完全连接层，我有一些不确定因素。假设输入是卷积层的输出。我知道上一层是扁平化的。但是它可以有多个通道吗？(例如，全连接层的输入可以是16x16x3 (3个通道，展平为768个元素的向量？)接下来，我理解输出的等式是，每个输入是否有1个权重？(
浏览 1提问于2019-06-25得票数 0
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CNN的反向传播训练
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我以前在浅层(一层或两层)神经网络中工作，所以我对它们的工作原理有一定的了解，在训练过程中很容易直观地看到向前和向后传递的导子，目前我正在研究深层神经网络(更确切地说，是CNN)，我读过很多关于它们的训练的文章，但我仍然无法理解CNN训练的总体情况，因为在某些情况下，使用预训练层的人使用自动编码提取卷积权，在某些情况下，随机权值被用于卷积，然后使用反向传播来训练权重，有谁能帮我给出从输入到全连接<e
浏览 4提问于2016-07-11得票数 2
我想学习如何编写caffe python层。如何编写带有可训练参数的python caffe？
例如，如何编写一个全连接的python层？
浏览 4提问于2016-01-27得票数 1
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让我们以一个带一个隐层的全连通神经网络为例。输入层由5单元组成，每个单元与所有隐神经元相连。共有、10条隐神经元、。这种输入是如何映射到所描述的神经网络上的？我不明白(0，5,300)的外型是什么意思(只是一个例子)。在我的想象中，我们只是有一群神
浏览 3提问于2017-05-08得票数 12
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我正在做一个青光眼检测CNN，我在最后的致密层得到了以下的错误信息，除了1以外的任何其他数字。由于分类的数量是2，我需要在激活函数之前给出ValueError: Error when checking target: expected activation_1 to have shape (2,但每当我使用Dense(1)运行代码时，我都会获得良好的准确性，但在测试期间，所有内容都被预测为来自同一个类。如何在不将密集层更改回Dense(1)的情况下解决
浏览 1提问于2018-05-24得票数 0
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重现全连接顺序层
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我想更好地了解如何制作自定义keras层，但我似乎在网上找不到以下内容……我正在学习如何使用自定义层结构重新生成基本的(前馈) keras层。 我在哪里可以在线找到它，或者我怎么做？我问，因为我遇到的所有在线资源都只做其他更简单的层作为例子。
浏览 15提问于2020-06-11得票数 4
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计算CNN层数
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我为我参与的一个项目创建了一个CNN，我需要展示它。问题是，我不确定如何计算层数。这是我的模型：model.add(Conv2D(64,(3,3), input_shape = (40,40,2))) optimizer='SGD',len(model.layers)返回12：
所以我使用了1个输入10个隐藏的1个输出层
浏览 1提问于2019-08-21得票数 4
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LSTM的输入层有1280个节点。隐藏层中的节点数为640，每个隐藏层节点连接到具有100个反向节点的全连接层，并且在全连接层后面有一个ReLU激活层。此外，LSTM的时间步骤设置为16。['accuracy'])mod
浏览 3提问于2022-05-20得票数 0
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如何使用元信息丰富卷积神经网络？
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我非常想了解如何用提供的元信息来丰富CNN。据我所知，CNN“只是”查看图像并将其分类为对象，而不查看可能存在的元参数，如时间、天气条件等。更准确地说，我在后端使用了一个带有tensorflow的keras CNN。我有典型的Conv2D和MaxPooling层，并且在管道的末尾有一个完全连接的模型。它工作得很好，给了我一个很好的准确性。但是，我确实有每个尚未使用的图像(用于拍摄图像的相机的
浏览 1提问于2017-12-15得票数 4
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现在，我知道了完全连接层是如何利用梯度下降和反向传播进行训练的。但是内核矩阵是如何随时间变化的呢？
正如前面提到的，有多种初始化内核矩阵的方式。但是，我有兴趣知道它是如何训练的？
浏览 17提问于2018-08-20得票数 6
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