tensorflow - 如何在 tensorflow 中实现像keras这样的子样本？

subsample在keras的此功能中做什么？

Convolution2D(nb_filter, nb_row, nb_col,
         subsample=subsample,
         activation=activation,
         border_mode=border_mode,
         W_regularizer=W_regularizer,
         b_regularizer=b_regularizer,
         dim_ordering=dim_ordering)(x)

如何在subsample中实现此tensorflow？

最佳答案

Keras中的子样本与张量流中的步幅相同。您可以在tensorflow tf.nn.conv2d（）函数中使用strides参数来实现这一点。

子样本/步幅告诉您执行卷积时每个维度移动滤镜多少。例如，在每个方向上的步幅为1时，您将为每个卷积将滤镜移动一个，并产生与输入大小相同的输出（边框填充效果除外）。如果将跨步设置为2，则结果的尺寸将是原始图像尺寸的一半。