全连接层和卷积层是怎么连起来的

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工商银行获得发明专利授权:“模型结构、模型训练方法、交易处理...包括依次连接的多层一维卷积层、加权模块、拼接模块、全连接层,所述多层一维卷积层,用于对输入数据进行特征提取,得到多个特征向量,所述加权模块,用于对所述多个特征向量进行加权,所述拼接模块,用于将加权后的所述多个特征向量顺序拼接,得到一条一维特征向量,所述全连接层,用是什么。

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强脑科技申请一种改进深度学习模型优化方法专利,设计更加完善的...通过卷积神经网络引入卷积层和采样层两个过程,最后连接全连接层;步骤二、在卷积层里,在进行图像处理的过程中,对于三通道RGB图像,它的每个通道相当于一个二维矩阵,卷积核按照设定好的步长在输入图像上滑动,并且在每次滑动之后完成一次卷积操作,得到相应的特征图谱,之后每层还有呢?

朗阳科技取得适用于边缘设备的神经网络模型、图像识别方法及装置...该模型包括依次串联的初始卷积单元、呼吸模块及全连接层;所述初始卷积单元包括有至少一初始卷积层;所述呼吸模块包括至少一呼吸单元,呼吸单元间依次配合设置,所述呼吸单元包括第一呼吸卷积层、第二呼吸卷积层及激活层;其中,所述第一呼吸卷积层和第二呼吸卷积层依次串联,所述说完了。

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清华大学申请地图要素实例分割专利,实现快速稳定的实例分割通过连接多层深度卷积层结构,提取彩色输入图像的深度特征;通过语义分割分支、高维量分支和实例点分支,分别对提取的深度特征进行上采样,得到不同长宽尺寸的与彩色输入图像一致的输出结果;对不同长宽尺寸的与彩色输入图像一致的输出结果进行后处理,得到像素聚类结果作为彩色好了吧!

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