索引来获取它们： a = Input(shape=(32, 32, 3)) b = Input(shape=(64, 64, 3)) conv = Conv2D(16, (3, 3), padding='same') conved_a = conv(a) # 到目前为止只有一个输入，以下可行： assert conv.input_shape == (None, 32, 32, 3) conved_b = Conv2D(64, (1, 1), padding='same', activation='relu')(input_img) tower_1 = Conv2D(64, (3, 3), padding='same', activation='relu')(tower_1) tower_2 = Conv2D(64, (1, 1), padding='same', activation='relu')(input_img) tower_2 = Conv2D(64, (5, 5), padding='same', activation='relu')(tower_2) tower_3 = MaxPooling2D((3, 3), strides=(1, 1), padding='same')(input_img) tower_3 = Conv2D(64, (1, 1), padding='same', activation='relu')(tower_3)

样本数据的长度，通常的做法是， 在需要补充长度的数据开始或结束处填充足够数量的特定数值，这些特定数值一般代表了 无效意义，例如数字 0，使得填充后的长度满足模型要求。这种操作就叫作填充操作 (Padding)。 考虑两个句子张量，每个单词使用数字编码方式表示，如 1 代表单词 I，2 代表单词 like 等。第一个句子为： “I like the weather today.” 假设句子数字编码为：[1 6]的张量。 填充操作可以通过 F.pad(x, pad)函数实现(F 代表 torch.nn.functional 模块，下文同)，参 数 pad 是包含了多个[Left Padding, Right Padding]的嵌套方案 List，并且从最后一个维度开 始制定，如[0,0,2,1,1,2]表示倒数第一个维度首部填充 0 个单元、尾部填充 0 个单元，倒数 第二个维度首部填充两个单元、 maxlen=max_review_len,truncating='post',padding='post') x_test = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=max_review_len,truncating='post',padding='post') print(x_train.shape, x_test

in our vocabulary (also referred to as UNK, short for unknown), and one slot is reserved for the padding11 token. The choice of is crucial because it controls the number of unique words for which we learn for visualizing step 1 & 2. Figure 4-7: Creating the vocabulary and vectorizing the dataset. 11 Padding tokens are added to input sequences to ensure that all input sequences have the same length. Step tokenized input results in an integer sequence with exactly 250 tokens. This might mean padding short texts with padding tokens and truncating the longer ones to 250 tokens. import tensorflow as tf # Size

parity2 (c1, c2, c3) Stripe-1 Stripe-2 N1 N2 N3 N4 N5 c1:block1 EC Write: Partial Stripe with Padding ReplicaIndex-1 EC Container Group : 1 Filled by previous file blocks Filled by previous file c1:blockn c1:blockn c1:block2 c1:block2 c1:blockn c1:blockn c1:blockn Padding Buffer 0000000 0000000 0000000 0000….. Client uses padding data for generating parity chunks if stripe is not full 1MB Partial Stripe: chunk2 and chunk 3 assumed as padding data and len is 1MB. Partial Stripe: chunk3 assumed as padding data and len is 1MB. Full Stripe: No padding needed. EC Write: Striping ➢ If stripe

卷积神经网络也越来越受欢迎。通过对卷积神经网络 一些巧妙的调整，也使它们在图结构数据和推荐系统中发挥作用。 在本章的开始，我们将介绍构成所有卷积网络主干的基本元素。这包括卷积层本身、填充（padding）和步幅 （stride）的基本细节、用于在相邻区域汇聚信息的汇聚层（pooling）、在每一层中多通道（channel）的使用， 以及有关现代卷积网络架构的仔细讨论。在本章的最后，我们将介 kw，那么输出形 状将是(nh − kh + 1) × (nw − kw + 1)。因此，卷积的输出形状取决于输入形状和卷积核的形状。 还有什么因素会影响输出的大小呢？本节我们将介绍填充（padding）和步幅（stride）。假设以下情景：有 时，在应用了连续的卷积之后，我们最终得到的输出远小于输入大小。这是由于卷积核的宽度和高度通常大 于1所导致的。比如，一个240 × 240像素的图像，经过10层5 如上所述，在应用多层卷积时，我们常常丢失边缘像素。由于我们通常使用小卷积核，因此对于任何单个卷 积，我们可能只会丢失几个像素。但随着我们应用许多连续卷积层，累积丢失的像素数就多了。解决这个问 题的简单方法即为填充（padding）：在输入图像的边界填充元素（通常填充元素是0）。例如，在 图6.3.1中， 我们将3 × 3输入填充到5 × 5，那么它的输出就增加为4 × 4。阴影部分是第一个输出元素以及用于输出计算 的输入和核张量元素：0

of the convolution. Padding: It refers the how padding needs to be done on the output of the convolution. It has three values which are as follows: -  valid means no padding  causal means causal causal convolution.  same means the output should have same length as input and so, padding should be applied accordingly Dilation Rate: dilation rate to be applied for dilated convolution. value is as follows: keras.layers.Conv1D( filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', data_format='channels_last', dilation_rate=1, activation=None, use_bias=True

x = layers.Conv1D( 32, (9), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=reg)( x) x = layers.BatchNormalization()(x) x = layers.Conv1D( 32, (9), padding='same', activation='relu', kern with `w`. r(64 * w), (9), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=reg)(x) x = layers.BatchNormalization()(x) x = layers.Conv1D( r(64 * w), (9), padding='same', activation='relu' Conv1D( r(128 * w), (9), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=reg)(x) x = layers.BatchNormalization()(x) x = layers.Conv1D( r(128 * w), (9), padding='same', activation='relu'

{ width: 100%; padding: 5px 5px; margin: 5px 0; box-sizing: border-box; } #maincontainer { width: 80%; margin: auto; padding: 10px; } div#userregistration id="userdisplay">

User Display

console.log(data); $("#displaydetails").append('');

《Efficient Deep Learning Book》[EDL] Chapter 7 - Automation

channels=64): self.channels = channels self.stride = stride self.kwargs = dict(strides=(1, 1), padding='same') def repair_channels(self, inp): """ This method sends the input through a convolution layer to each cell block have identical channel dimensions. """ return layers.Conv2D(self.channels, 1, padding='same')(inp) def repair_branches(self, branches): """ It transforms the input branches to an identical = branches if width_1 != width_2: hidden_1 = layers.Conv2D( self.channels, 3, strides=(2,2), padding='same' )(hidden_1) else: hidden_1 = self.repair_channels(hidden_1) hidden_2 = self.repair_channels(hidden_2)

0 码力 | 33 页 | 2.48 MB | 1 年前

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机器学习课程-温州大学-07深度学习-卷积神经网络

计算机视觉概述 02 卷积神经网络概述 03 卷积神经网络计算 04 卷积神经网络案例 本章目录 19 S=1 S=2 卷积步长 s 卷积步长 20 Padding 卷积操作之前填充这幅图像 卷积步长 ? ? ? = 7，? = 0，? = 3，? = 2， 7+0−3 2 + 1 = 3 图像尺寸 ? Other same卷积 Valid卷积 卷积计算 21 8=0+4+3+1 * * * =0 =4 =3 =1 =8 三维卷积计算 22 平均池化不常用 最大池化的输入就是?? × ?? × ??，假设没有padding，则输出⌊??−? ? + 1⌋ × ⌊??−? ? + 1⌋ × ?? 池化 23 01 计算机视觉概述 02 卷积神经网络概述 03 卷积神经网络计算 04

0 码力 | 29 页 | 3.14 MB | 1 年前

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