【发布时间】:2018-06-16 23:51:36
【问题描述】:
如何在 Deeplearnjs 中创建一个图形元素,将我的 [h, w, d] 形状张量转换为 [d] 形状,其中每个都是该层的最大值。如果 h 和 w 相同,则可以使用 maxpool 函数来完成。如果喜欢同样的意思。使用 conv2d 可以实现均值,但前提是 w 和 h 相等。
我需要在图表中使用它,以便我可以应用培训。
【问题讨论】:
标签: deep-learning max-pooling deeplearn.js
如何在 Deeplearnjs 中创建一个图形元素,将我的 [h, w, d] 形状张量转换为 [d] 形状,其中每个都是该层的最大值。如果 h 和 w 相同,则可以使用 maxpool 函数来完成。如果喜欢同样的意思。使用 conv2d 可以实现均值,但前提是 w 和 h 相等。
我需要在图表中使用它,以便我可以应用培训。
【问题讨论】:
标签: deep-learning max-pooling deeplearn.js
您可以使用dl.mean(your_tensor, [0, 1]) 或your_tensor.mean([0, 1]) 来获得沿 h 和 w 维度的平均值。任何一个都会返回一个形状为 [d] 的张量。这也适用于训练,因为 deeplearnjs 已转移到急切执行模式,并且在 mean reduction op 中定义了梯度。您可以查看mnist_eager 演示,了解没有图表的训练示例。
【讨论】: