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Keras--局部连接层

时间:2022-10-13 10:05:25浏览次数:39  
标签:kernel None Keras -- 32 regularizer bias model 连接


LocallyConnected1D
LocallyConnected1D 层与 Conv1D 层的工作方式相同,除了权值不共享外, 也就是说,在输入的每个不同部分应用不同的一组过滤器。

keras.layers.LocallyConnected1D(filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', data_format=None, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, bias_constraint=None

LocallyConnected2D
2D 输入的局部连接层。

keras.layers.LocallyConnected2D(filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', data_format=None, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, bias_constraint=None)
# 在 32x32 图像上应用 3x3 非共享权值和64个输出过滤器的卷积
# 数据格式 `data_format="channels_last"`:
model = Sequential()
model.add(LocallyConnected2D(64, (3, 3), input_shape=(32, 32, 3)))
# 现在 model.output_shape == (None, 30, 30, 64)

# 在上面再加一个 3x3 非共享权值和 32 个输出滤波器的卷积:
model.add(LocallyConnected2D(32, (3, 3)))
# 现在 model.output_shape == (None, 28, 28, 32)


标签:kernel,None,Keras,--,32,regularizer,bias,model,连接
From: https://blog.51cto.com/u_8771474/5752240

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