y_conv = conv_2d(y_add, 1, 3, weights_init='variance_scaling', weight_decay=0.0001, name='y_conv')
时间: 2023-04-03 09:01:14 浏览: 65
这是一个涉及深度学习的问题,我可以回答。这段代码是使用卷积神经网络对输入数据进行卷积操作,其中y_add是输入数据,1是输出通道数,3是卷积核大小,weights_init是权重初始化方法,weight_decay是权重衰减系数,name是该层的名称。
相关问题
conn_conv = conv_2d(conn_relu, growth, 1, weights_init=weight_init, weight_decay=weight_decay, name='conn_conv')
这是一个关于卷积神经网络的代码行,我可以回答这个问题。这行代码是在使用 conv_2d 函数对 conn_relu 进行卷积操作,卷积核大小为 1,卷积核权重使用 weight_init 进行初始化,同时进行权重衰减,命名为 conn_conv。
Y_hat = conv2d(X)
这是一个卷积神经网络中的公式,其中 Y_hat 是卷积层的输出,X 是输入数据,conv2d 是卷积操作。卷积操作是卷积神经网络中最重要的运算之一,它通过滑动一个卷积核(kernel/filter)在输入数据上进行运算,从而得到输出数据。卷积操作可以提取输入数据中的特征,从而实现图像分类、目标检测等任务。