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根据OP的要求(即原始海报),我将在我的评论中提及我给出的答案,并详细说明。
currently the Dense layer is applied on the last axis
在这种情况下,致密层中只有290个参数。这里,密集层中的每个单元也连接到所有像素,但是不同的是权重在第一轴上共享(28×10+10 bias params=290)。就好像是从图像的每一行中提取特征,而之前的模型是从整个图像中提取特征的。因此,这(即重量分担)可能对您的应用程序有用,也可能不有用。 |
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Bor · 用R加载MNIST数字识别数据集并查看任何结果 7 年前 |
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user1563247 · 带Tensorflow的MNIST,值错误 7 年前 |
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Linus · 分配0字节时GPU内存不足 7 年前 |
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Mahdi Rahimi · 如何使用mnist训练的模型预测图像 7 年前 |