问题训练 CNN 与素数输入维度
我目前正在使用 Keras(一种自动编码器)开发 CNN 模型.这种类型的输入是 (47,47,3) 形状，即具有 3 (RGB) 层的 47x47 图像. 我过去曾与一些 CNN 合作过，但这次我的输入维度是质数(47 像素).我认为这会导致我的实现出现问题，特别是在我的模型中使用 MaxPooling2D 和 UpSampling2D 时.我注意到在最大池化然后向上采样时会丢失一些维度.
..
max-pooling相关内容
如何使用 numpy 在二维数组上执行最大/平均池化
给定一个 2D(M x N) 矩阵和一个 2D Kernel(K x L)，我如何返回一个矩阵，该矩阵是在图像上使用给定内核的最大或平均池化的结果? 如果可能，我想使用 numpy. 注意:M、N、K、L 既可以是偶数也可以是奇数，并且它们不需要完全可以被彼此整除，例如:7x5 矩阵和 2x2 核. 例如最大池化: 矩阵:数组([[ 20, 200, -5, 23],[ -13
..
ValueError:max_pooling2d_2层的输入0与该层不兼容:预期ndim = 4，找到的ndim = 5.收到的完整图形:[1，无，64、64、8]
我正在进行CNN在线课程分配，该课程建立了卷积模型.说明如下: 练习2-卷积模型 实施下面的convolutional_model函数以构建以下模型: CONV2D->RELU->MAXPOOL->CONV2D->RELU->MAXPOOL->FLATTEN->DENSE .使用上面的功能！ 此外，为所有步骤插入以下参数: Conv2D:使用8个4×4过滤器，跨度1，填充为
..
步幅的长度应为1、1或3，但应为2
我一直在尝试将卷积神经网络与GRU堆叠在一起，以解决图像到文本的问题. 这是我的模特: model=Sequential() model.add(TimeDistributed(Conv2D(16,kernel_size (3,3),data_format="channels_last",input_shape= (129,80,564,3),padding='SAME',stride
..
NumPy Array Reshaped但如何更改池的轴？
我有一个8x8矩阵，如下所示： [[0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.5 0.1 -0.1] [0.1 0.1 -0.1 0.3 0.3 -0.1 -0.1 -0.5] [-0.1 0.1 0.3 -0.1 0.3 -0.1 -0.1 -0.1] [-0.1 0.1 0.5 0.3 -0.3 -0.1 -0.3 -0.1] [0.5 0.1 -0.1 0.1 -0
..
如何使用numpy在二维数组上执行最大/平均池化
给定一个2D(M x N)矩阵和一个2D Kernel(K x L)，我该如何返回一个矩阵，该矩阵是在图像上使用给定内核进行最大或均值合并的结果? 如果可能，我想使用numpy. 注意:M，N，K，L可以是偶数或奇数，并且它们不必彼此完全可整，例如:7x5矩阵和2x2内核. 例如最大池: matrix: array([[ 20, 200, -5, 23],
..
池化与时间池化
我从概念上理解最大/总和池作为CNN层操作所发生的情况，但是我看到这个术语“随时间推移的最大池"或“随时间的总池"(例如，(Yoon Kim的论文).有什么区别? 解决方案 max-time-pooling通常在NLP中应用(与普通max-pool不同，CNN在计算机视觉任务中很常见)有点不同. 最大时间池的输入是要素映射c = [c(1), ..., c(n-h+1)]，它是根据长
..
是否可以将"im2col"扩展为和"col2im"到N-D图像?
"Im2col"已经实现，实现MATLAB的im2col'在Python中滑动" ，对于Python中的2D图像有效.我想知道是否可以将其扩展到任意N-D图像?许多应用程序涉及高维数据(例如卷积，过滤，最大池化等). 解决方案 因此，此问题的目的实际上只是公开发布我对此问题的解决方案.我似乎无法在Google上找到这样的解决方案，所以我决定亲自尝试一下.事实证明，从我在问题中引用的帖子中的
..
发出带有素数输入维度的培训CNN
我目前正在使用Keras(自动编码器)开发CNN模型.此类型的输入的形状为(47,47,3)，即一个具有3个(RGB)层的47x47图像. 我过去曾经使用过某些CNN，但是这次我的输入尺寸是质数(47像素).我认为这会导致我的实现出现问题，特别是在模型中使用MaxPooling2D和UpSampling2D时.我注意到，在最大池化然后向上采样时会丢失某些尺寸. 使用model.summ
..