如何在tensorflow中实现类似keras的子样本？

subsample在keras这个功能中做什么？如何在tensorflow中实现类似keras的子样本？

Convolution2D(nb_filter, nb_row, nb_col, 
     subsample=subsample, 
     activation=activation, 
     border_mode=border_mode, 
     W_regularizer=W_regularizer, 
     b_regularizer=b_regularizer, 
     dim_ordering=dim_ordering)(x)

如何实现这个subsample在tensorflow？

来源

2016-07-31 Tavakoli

Keras子样本与tensorflow中的步幅相同。您可以在tensorflow tf.nn.conv2d（）函数中使用strides参数来实现这一点。

子样本/步幅告诉您在执行卷积时，在每个维度上移动滤波器的数量。例如，在每个方向上步长为1时，对于每个卷积，将过滤器移动一次，并生成与输入相同大小的输出（除边界填充效果外）。如果步幅设置为2，则结果的尺寸将是原始图像的一半。

来源

2016-07-31 11:15:24 chasep255

有两种不同的子采样方法。你可以进行平均池化，在那里你获得一个补丁的平均值，或者最大池化，后者更受欢迎。使用tf.nn.avg_pool（）或tf.nn.max_pool（），可以找到这些函数的文档here

来源

2016-10-24 03:13:49 jerpint

如何在tensorflow中实现类似keras的子样本？

回答

相关问题