参数#列表示特定层的参数数。例如,您的dense_9层有64个单元,输入有3136个元素。
参数的数量由权重矩阵中的元素总数加上偏差矩阵中的元素(因为它是一个密集层)给出。
您有64 * 3136 64 = 200768,正是参数#中的值。
如果检查下一层(activation\u 19)的param#值,您将看到没有任何参数,因为激活通常没有参数化(它们有一个固定的计算公式)
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深度神经网络的工作地点、原因和方式。从大脑中获取灵感。卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。真实世界中的应用。 使用深度学习,我们仍然是习得一个函数f,将输入X映射为输出Y,并使测试数据上的损失最小,就像我们之前那样。回忆一下,在 2.1 节监督学习中,我们的初始“问题陈述”: Y = f(X) + ϵ 训练:机器从带标签的训练数据习得f 测试:机器从不带标签的测试数据预测Y 真实世界很
Keras 是一个高层神经网络 API,Keras 由纯 Python 编写而成并基 Tensorflow、Theano 以及 CNTK 后端。Keras 为支持快速实验而生,能够把你的idea迅速转换为结果,如果你有如下需求,请选择 Keras: 简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可扩充特性) 支持 CNN 和 RNN,或二者的结合 无缝 CPU 和 GPU 切换 Kera
停止更新通知 Hi all,十分感谢大家对keras-cn的支持,本文档从我读书的时候开始维护,到现在已经快两年了。这个过程中我通过翻译文档,为同学们debug和答疑学到了很多东西,也很开心能帮到一些同学。 从2017年我工作以后,由于工作比较繁忙,更新频率有所下降。到今年早期的时候这种情况更加严重,加之我了解到,keras官方已经出了中文文档,更觉本份文档似乎应该已经基本完成了其历史使命,该到了
Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API,它能够以 TensorFlow, CNTK 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果,是做好研究的关键。
如何计算灰度图像中CNN的权重数。 代码如下: 定义输入图像大小 简单深层网络 数一数谁帮我计算参数的数量。如何获取1025000、512512、131328、1028,显示一些详细信息