如何解决tf.keras.applications.InceptionV3中的混合层是什么?
我目前正在尝试了解tf.keras.applications.InceptionV3
中实现的Inseption v3的体系结构。
我正在查看模型图层中的名称列表:
print([layer.name for layer in model.layers])
#Outputs:
['input_1','conv2d','batch_normalization','activation','conv2d_1','batch_normalization_1','activation_1','conv2d_2',...
]
我了解批处理规范化,池化和转换层如何转换输入,但是更深入地讲,我们有名为mixed1,mixed2,...
的层,依此类推。我试图了解它们(混合层)如何转换其输入。
到目前为止,我找不到有关它们的任何信息。 混合层如何工作?它是做什么的?
解决方法
您可以看到混合层是由四个具有单个输入的并行连接组成的,我们通过将所有并行输出串联为一个来获得输出。请注意,要处理所有输出,所有并行要素图必须具有相同的前两个维度(要素图的数量可以不同),这可以通过跨步和合并来实现。
,mixed1、mixed2、... 是 tf.keras.layers.Concatenate 类型的层。 您可以在此处阅读有关这些层的更多信息: HERE
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