保存好训练得参数，read一张图片，加载参数，保存featuremap的tensor，再convert_image_dtype转换为图片，取出每一维特征图保存。
卷积神经网络 LeNet-5各层参数详解一. 理解卷积和子采样 卷积过程：用一个可训练的滤波器fx去卷积一个输入的图像（第一阶段是输入的图像，后面的阶段就是卷积特征map），然后加一个偏置bx，得到卷积层Cx; 子...
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@陌上鸢飞 120到84就是全连接，84到10实际上是最后的输出层是欧式径向基单元，在原文有具体的计算方法。后面我会贴在文章中。
卷积神经网络 LeNet-5各层参数详解
一. 理解卷积和子采样 卷积过程：用一个可训练的滤波器fx去卷积一个输入的图像（第一阶段是输入的图像，后面的阶段就是卷积特征map），然后加一个偏置bx，得到卷积层Cx; 子...
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相邻4个像素值不是参数，权值w和偏置b才是要学的参数。
卷积神经网络 LeNet-5各层参数详解
一. 理解卷积和子采样 卷积过程：用一个可训练的滤波器fx去卷积一个输入的图像（第一阶段是输入的图像，后面的阶段就是卷积特征map），然后加一个偏置bx，得到卷积层Cx; 子...
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记录本人在使用 tensorflow 过程中遇到过的函数，长期更新。 1. def reshape(tensor, shape, name=None) 第1个参数为被调整维度...
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