我在以下链接中使用了卷积神经网络的以下代码:https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/convolutional_network.py,我想为我的模型设置参数:
我的输入是35*128的数组
我设置了以下网络参数:
# Network Parameters
n_input = 35*128
n_classes = 6
dropout = 0.75
你能告诉我如何设置重量和偏差吗?默认值为:
# Store layers weight & bias
weights = {
# 5x5 conv, 1 input, 32 outputs
'wc1': tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 1, 32])),
# 5x5 conv, 32 inputs, 64 outputs
'wc2': tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 32, 64])),
# fully connected, 7*7*64 inputs, 1024 outputs
'wd1': tf.Variable(tf.random_normal([7*7*64, 1024])),
# 1024 inputs, 10 outputs (class prediction)
'out': tf.Variable(tf.random_normal([1024, n_classes]))
}
biases = {
'bc1': tf.Variable(tf.random_normal([32])),
'bc2': tf.Variable(tf.random_normal([64])),
'bd1': tf.Variable(tf.random_normal([1024])),
'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_classes]))
}
我没有足够的声誉发表评论。因此,只需明确说明设置权重和偏差的确切含义。如果您想用一些条件设置的值,请参阅以下链接https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/random_normal
在这里,您可以指定权重和偏差值的平均值、标准偏差和数据类型。你知道吗
最后,我通过阅读tensorflow中的以下教程找到了我的解决方案,该教程非常有用:
https://www.tensorflow.org/tutorials/layers
我的输入图像大小是35*128,我应该将密集层(“wd1”)中的参数设置为9*32*64。你知道吗
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