深度學習中Concat層和Flatten層作用

一些其它層的作用參考：

keras各種layer的作用及用法--簡要總結：

concat層的功能：concat層實現輸入資料的拼接。concat層是乙個實用程式層，它將多個輸入blob連線到乙個輸出blob（按照給定的axis，注意除了規定的axis以外，被concat的輸入bolb的其他維度的size必須一致）。

引數定義：

引數(concatparameter concat_param) 

定義位置： ./src/caffe/proto/caffe.proto

message concatparameter

um×cha

nnel

s×heig

ht×wid

th，因此預設值1表示channels通道進行拼接。而0表示num這個維度，即數量上的疊加。

使用方法：

layer 

}

作用：flatten層用來將輸入「壓平」，即把多維的輸入一維化，常用在從卷積層到全連線層的過渡。flatten不影響batch的大小。

為了更好的理解flatten層作用，我把這個神經網路進行視覺化如下圖：

深度學習中Embedding層

keras.layers.embeddings.embedding input dim,output dim,embeddings initializer uniform embeddings regularizer none,activity regularizer none,embeddings...

深度學習中Flatten層的作用

flatten層用來將輸入 壓平 即把多維的輸入一維化，常用在從卷積層到全連線層的過渡。flatten不影響batch的大小。now model.output shape none,64,32,32 model.add flatten now model.output shape none,6553...

C 中陣列中Skip Take和Concat的用法

skip是跳過第幾個之後開始,取得的值包括當前下標值的內容 take是獲取到第幾個下標為止,取得的值不包括當前下標值的內容 concat是合併兩個陣列 var listone new list var listtow new list 例如 listone裡面是 1,2,3,4,5 例如 listt...