我对神经网络和Keras还不是很熟悉。我有一些尺寸为6*7的图像，过滤器的大小为15。我想要几个过滤器，然后分别在每个上训练卷积层，最后将它们组合起来。我已经看了这里的一个例子： model = Sequential() model.add(Convolution2D(nb_filters,...

我应该先说明一下，我完全不了解任何形式的并行/多线程/多进程编程。 现在，我有机会在32个核心（每个核心具有2个超线程）上运行我的TensorFlow CNN。我花了很多时间试图理解如何修改我的代码（如果必要的话），以便充分利用所有的计算能力。不幸的是，我没有得到任何结果。我希望TF可以自动...

我理解在小网络中需要偏置来移动激活函数。但对于具有多层CNN、池化、Dropout和其他非线性激活的深度网络，偏置真的有影响吗？卷积滤波器正在学习局部特征，并且对于给定的卷积输出通道，使用相同的偏置。 这不是这个链接的重复。上面的链接仅解释了小型神经网络中偏置的作用，并没有尝试解释包含多个C...

我在研究InceptionV3（GoogLeNet）架构，但是不理解为什么需要conv1x1层。 我了解卷积的工作原理，但对于大于1的patch size没有看出明显的优势。

我希望设计一个卷积神经网络，其占用的GPU资源不超过Alexnet。我想使用FLOPs来衡量它，但我不知道如何计算。是否有任何工具可以做到这一点，请告知？

对于标题可能的错误，我很抱歉，我不知道该怎样措辞。无论如何，我有一个包含值集合的张量，但我想确保张量中的每个元素都具有从0-255的范围（或者从0-1也可以）。然而，我不想像使用softmax一样将所有值相加得到1或255，我只想降低值的比例。 有没有方法可以做到这一点？ 谢谢！

我加载了一个自定义的PyTorch模型，我想找出它的输入形状。就像这样:model.input_shape 能否获取这些信息？ 更新: print() 和 summary() 不显示此模型的输入形状，因此它们不是我要找的内容。

这两者有什么区别？更通俗地讲解一下卷积神经网络的相关概念将有助于回答该问题。 另外，作为一个附注，什么是通道？换句话说，请为我分解以下三个术语：通道、过滤器和卷积核。

我有一个类似于这个的问题。 由于资源有限，我使用深度模型（VGG-16）来训练三元组网络。我想要在大小为一的训练样例中积累 128 批次的梯度，然后传播误差并更新权重。 不清楚如何实现。我使用 tensorflow，但是任何实现/伪代码都可以。

我是神经网络和TensorFlow的初学者，正在努力理解arg_scope的作用。 在我看来，它似乎是将 "你想要做的事情" 的字典与某个具有特定变量的层放在一起的一种方式。如果我理解有误，请纠正我。您会如何向初学者解释它的实际作用呢？