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向帮助你的同学说点啥吧!感谢那些助人为乐的人
keras这个设置卷积核的数量,他的卷积核是否是一样的,keras生成卷积核原理过程是怎样的,多谢
是不一样的,这些卷积核都是使用随机值初始化的,因而开始的时候值就是不一样的。然后,卷积核是使用梯度下降的方法来学习得到的,因为初始值不一样,所以梯度也不一样。因而到最后,卷积核的参数是不一样的。然后,不同的卷积核你可以理解是不同的特征提取器。
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Tensorflow2.0实战—以实战促理论的方式学习深度学习
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