作者wavek (坏猫咪)
看板Python
标题[问题] 深度学习 数据怎麽进入input层(keras)
时间Fri Apr 19 22:39:27 2019
哈罗各位大神
最近开始学习神经网络/深度学习
正在努力了解各种观念与keras参数用法
目前有个问题, 因为我这部分真的不太了解
所以这个命题也有可能本身就是有问题的
如果是这样的话, 也希望能指正一下我的问法错误在哪里
假设今天我的数据是一百张CIFAR10的图片
32 * 32 color RGB, 10 classes
我的架构如下, 当然重点其实只在我的Input layer有四个节点
https://imgur.com/EOYvM4z
那我的数据会怎麽样进入输入层???
(1)
100张图片分成四份
每个节点有25张图片进入
(2)
每个节点都会有完整的100张图片进入
(3)
100张图片
每张图片会被分成四等分
然後每一等分分别进入不同的节点
(4)
还有听到个说法
没有所谓的输入层
那个只是视觉化表现比较方便
阿 那数据是怎麽输入的XD
还是是其他方式, 有大神可以平易近人的说明吗QQ
再来是keras的参数部分
以官网范例来说
---
# as first layer in a sequential model:
model = Sequential()
model.add(Dense(units=32, input_shape=(16,)))
# now the model will take as input arrays of shape (*, 16)
# and output arrays of shape (*, 32)
---
这边的units跟input_shape意思还是不太能理解
如果我开头例子来说..
我的units跟input_shape是要如何给?
还有我的输入层是要4个节点
有地方需要输入输入层节点的参数吗
还是真的就没有输入层这种东西?
希望有大神帮忙解答
虽然跟python关系不深,但没有机器学习版可以问QQ
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台北的夏天 应该会有一场雨
我想起自由 和你的气味
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1F：→ yougigun: Datascience 版 04/19 22:45
好 谢谢
2F：→ djshen: 先去了解Dense是什麽吧 04/19 22:51
是的,已经去了解过了~
看了不少文章不过还是对这个问题不解
3F：推 germun: input layer节点数是你的资料维度 04/19 22:55
4F：→ germun: 影像来讲的话, 原影像没处理就是32x32=1024维 04/19 22:55
5F：→ germun: 你的input节点数就必需是1024而不是4 04/19 22:56
6F：→ germun: 然後RGB因为有3通道所以要再乘3 = 3072 04/19 22:56
喔喔 我觉得好像有点fu
所以如果原影像不conv不reshape的话需要3072个节点
然後每个图片的3072个值,会依序分配到每个节点
是这样子吧?
7F：→ thefattiger: 正常的学习路径应该是先了解理论再接触框架 04/20 01:42
8F：→ thefattiger: 你这样问题问不完的 04/20 01:42
9F：→ jn8029: Take Andrew ng’s deep learning specialisation on Cour 04/20 07:14
10F：→ jn8029: sera 04/20 07:14
大大 我是正常路径阿~
是从先了解理论开始 也看了李弘毅老师的影片跟许多国内外文章
不过对於这点我还是仍然没很理解
看了g大回应 大概有概念 可是没办法灵活了解
11F：推 goldflower: 推荐放弃 现在市场上都快没junior职缺惹QQ 04/20 16:23
这点我是不担心啦哈哈
※ 编辑: wavek (122.118.107.76), 04/20/2019 16:39:10
13F：→ Raymond0710: 官网有范例呀 04/21 00:19
14F：→ Raymond0710: input_shape = (32, 32, 3) 04/21 00:23