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51CTO-对抗生成网络|dcgan项目实战:基于卷积的生成网络架构|唐宇迪|中国AI数据|文章4
作者:CNAI / 2019-08-28 / 浏览次数:59

51CTO-对抗生成网络|dcgan项目实战:基于卷积的生成网络架构|唐宇迪|中国AI数据|文章4

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就等于咱们的这个是多大的?8100我看一下就等于8192除上512再除4再除4就等于第1个参数吧,
所以说第1个参数啊,实际上咱们是可以进。算出来的,对于这种啊,可以推断出来的参数,
深度学习\u539f\u7406
神经网络\u539f\u7406
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Tensorflow\u539f\u7406
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咱们就可以用负一来进行表示了好,那么现在这一步啊,咱们就得到了一个HD2,
那么这个h02大小是多大呢?现在它变成了一个4×4×上512吧,也就是说现在。
现在在h里面它是一个特征图了吧,那么对于这个h0的特征图,
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接下来咱们就要进行一系列的反卷积操作了吧,那么首先咱们先让这个h02先通过一层软路程,
但是。那么再通过阮路曾之前啊,咱们先对他进行了一个白痴,
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刚才咱们也是初始化过这个选项了,那么现在这个h02在给他运行完之后啊,
它就是一个特征图经过了。在经过了一层软入函数之后的结果,
h6好比咱们的第1个啊,一个输出,然后呢,这个h02要当什么啦?
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5天搞定深度学习框架
要当成下一层的一个输入了吧,那么下一层又到了。一个h1这个头那么在这个h一这个词啊,
咱们来看比方说现在是一个4×4乘上一个512的吧,咱们要对他说什么,
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咱们要对它进行一个反击吧,要把它转换成一个。8乘上8再乘上一个256个filter的格式吗?
咱们要做这样一个反卷积的操作,那么在这里呢,
咱们再进去看一下,在这个反卷积层当中啊,咱们的一个输入是一个4×4×512吧。
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