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tensorflow conv2d 예제

2019年8月3日

그림 12: “StridedNet”이라고 불리는 딥 러닝 CNN은 Keras Conv2D 매개 변수에 대한 오늘날의 블로그 게시물의 예입니다. 클릭하여 확장합니다. 그림 11: CALTECH-101 데이터 집합은 클래스당 40-80개의 이미지가 있는 101개의 개체 범주로 구성됩니다. 오늘의 블로그 게시물 예제의 데이터 세트는 얼굴, 표범, 오토바이 및 비행기 (소스)와 같은 4 개의 클래스로 구성됩니다. 그림 13: 케라스와 매트플롯으로 생성된 정확도/손실 플롯이 JetdNet 교육을 위해 생성되었으며, 예를 들어 CNN은 Keras Conv2D 매개변수를 보여 줄 수 있습니다. 나는 여기에 tf.nn.conv2d에 대한 텐서 플로우의 문서를보고 있었다. 그러나 나는 그것이 무엇을 하는지 또는 무엇을 성취하려고 하는지 이해할 수 없다. 그것은 문서에 말한다, 다른 답변 뿐만 아니라, conv2d 작업은 c ++ (cpu) 또는 특정 방법으로 데이터를 병합 하 고 gemmBLAS 또는 cuBLAS (cuda) 매트릭스 곱셈을 사용 하는 데 필요한 gpu 기계에 대 한 cuda에서 작동. 다음 예제에서는 볼륨의 공간 치수를 자연스럽게 줄일 수 있습니다. 각 예제에는 7(풀2 높이) * 7(풀2 너비) * 64(풀2 채널) 피처가 있으므로 피처 차원에 7 * 7 * 64(총 3136)의 값을 갖기를 원합니다. 출력 텐서, pool2_flat은 모양 [batch_size, 3136]을 가합니다. conv2d()에 의해 생성된 출력 텐서의 모양은 [batch_size, 28, 28, 32]: 입력과 동일한 높이및 폭 치수를 가지지만, 이제 32개의 채널이 각 필터의 출력을 유지합니다.

위의 컨볼루션/이동 필터 예에서, 2×2 필터는 이미지/입력을 통해 x 및 y 방향으로 단 한 곳만 이동한 것을 발견할 수 있다. 이로 인해 필터 영역이 겹쳐지게 되었습니다. 이것은 [1, 1]의 보폭이라고합니다 – 즉, 필터는 x 및 y 방향으로 1 단계를 이동합니다. 최대 풀링을 사용하면 일반적으로 보폭이 설정되어 영역 간에 겹치지 않습니다. 이 경우 겹치지 않으려면 2(또는 [2, 2])의 보폭이 필요합니다. 이는 최대 풀링 상자가 x 방향으로 두 단계를 이동할 때 위의 그림에서 관찰할 수 있습니다. 보폭이 2인 경우 실제로 출력의 치수를 줄일 수 있습니다. 5×5 입력 그리드(순간0.0 패딩 무시)에서 3×3 출력 그리드로 이동했습니다.

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