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tensorflow - 在 tensorflow 卷积层中使用自定义过滤器

转载作者：行者123 更新时间：2023-12-04 02:27:32

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我一直在从各种教程中学习 Tensorflow，我想知道是否可以为卷积网络定义一个自定义过滤器来使用。例如，如果我知道特征中存在有意义的结构，使得所有其他特征都是相关的，我想定义一个看起来像 [0 1 0 1 0 1] 的过滤器。

tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None)

到目前为止，我看到的所有示例都使用:

tf.random_normal

或者

tf.truncated_normal

对于过滤器参数。我可以并且将 [0 1 0 1] 放在过滤器参数中是否有意义？

最佳答案

你绝对可以!您可以在卷积过滤器中放入您喜欢的任何(浮点)值。

然而，通常卷积滤波器中的值是 Tensorflow 在训练期间学习其值的变量，而不是常量。 "tf.random_normal"和 "tf.truncated_normal"值仅用于设置过滤器的初始值。这些变量的值将在训练期间由梯度下降算法更新。

有关使用卷积神经网络进行训练的示例，请查看此处的教程:
https://www.tensorflow.org/versions/r0.9/tutorials/deep_cnn/index.html

希望有帮助!

关于tensorflow - 在 tensorflow 卷积层中使用自定义过滤器，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/38063444/

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