分类任务
1 网络结构分析
输入:（224x224x3）
->两个（卷积层+relu） （224x224x64）
->一个最大池化， 两个卷积+relu （112x112x128）
->一个最大池化，三个卷积+relu （56x56x256）
->一个最大池化，三个卷积+relu （28x28x512）
->一个最大池化，三个卷积+relu （14x14x512）
->一个最大池化（7x7x512）
->三个全连接层+relu：前两个是（1x1x4096）维向量，最后一个是输出（1x1x1000）1000个类别
->softmax
一共16层（排除5个maxpoling和一个softmax）
很多conv都是重复的，所以写一个函数来调用
二 代码实现
三 keras模型格式介绍
tensorflow中的模型常常是protobuf格式，这种格式既可以是二进制也可以是文本。
keras模型保存和加载与tensorflow不同，keras中的模型保存和加载往往是保存成hdf5格式。
到此这篇conv1d函数keras（conv1d keras）的文章就介绍到这了,更多相关内容请继续浏览下面的相关 推荐文章，希望大家都能在编程的领域有一番成就！
版权声明：
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如若内容造成侵权、违法违规、事实不符，请将相关资料发送至xkadmin@xkablog.com进行投诉反馈，一经查实，立即处理！
转载请注明出处，原文链接：https://www.xkablog.com/haskellbc/28173.html