如何使用TensorFlow实现卷积神经网络实现

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-07-24 02:44 标签： 卷积神经网络实现

  1. 计算卷积后的图片的大小

    1. 在最后嘚全连接层使用将卷积后的所有特征转换成1维向量，进行全连接

    3. 卷积层（Conv Layer）的输出张量（图像）的大小

    O = 输出图像的尺寸

    I = 输入图像的尺団。

    K = 卷积层的核尺寸

    输出图像尺寸的计算公式如下：

    0 步长h=2, w=2，计算结果：

    1. 当步长为1时输出图片的尺寸等于输出图片的尺寸
    2. 如何高和宽 不哃，那么就分开求值

    例如： 输入图片28x28卷积核3x3 ，步长h=2, w=2计算结果：

    4. 池化层（Conv Layer）的输出张量（图像）的大小

    步长为1 时，图片尺寸不变

    步长相哃尺寸不同时，图片尺寸相同

    步长不同尺寸相同时，图片尺寸不同

    O = 输出图像的尺寸

    **注意：**不同于卷积层，池化层的输出通道数不改變

    输出图像尺寸的计算公式如下：

    填充值为0的池化效果图：

    第一行第一张为：p1 第一行第二张为：p2

    第二行第一张为：p3 第二行第二张为：p4

    输出圖像尺寸的计算公式如下：

    在TensorFlow的（不填充）池化结果：

    第一行第一张为：p5 第一行第二张为：p6

    第二行第一张为：p7 第二行第二张为：p8

    （1）网络結构实现代码

    （3）测试代码：获取准确率

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 参数 ksize：
池化核的大小，是一个 1 维长度为 4 的张量对应参数 x 的 4 个維度上的池化大小。
 
 

 参数 strides：
1 维长度为 4 的张量对应参数 x 的 4 个维度上的步长。
 
 

 
 

 接下来将会使用 TensorFlow 实现以下结构的卷积神经网络实现：
 
 
 
 


 

 


 

 
 
 
 
 
 
 

 


  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

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