作者wavek (壞貓咪)
看板Python
標題[問題] 深度學習 數據怎麼進入input層(keras)
時間Fri Apr 19 22:39:27 2019
哈囉各位大神
最近開始學習神經網絡/深度學習
正在努力了解各種觀念與keras參數用法
目前有個問題, 因為我這部分真的不太了解
所以這個命題也有可能本身就是有問題的
如果是這樣的話, 也希望能指正一下我的問法錯誤在哪裡
假設今天我的數據是一百張CIFAR10的圖片
32 * 32 color RGB, 10 classes
我的架構如下, 當然重點其實只在我的Input layer有四個節點
https://imgur.com/EOYvM4z
那我的數據會怎麼樣進入輸入層???
(1)
100張圖片分成四份
每個節點有25張圖片進入
(2)
每個節點都會有完整的100張圖片進入
(3)
100張圖片
每張圖片會被分成四等分
然後每一等分分別進入不同的節點
(4)
還有聽到個說法
沒有所謂的輸入層
那個只是視覺化表現比較方便
阿 那數據是怎麼輸入的XD
還是是其他方式, 有大神可以平易近人的說明嗎QQ
再來是keras的參數部分
以官網範例來說
---
# 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)
---
這邊的units跟input_shape意思還是不太能理解
如果我開頭例子來說..
我的units跟input_shape是要如何給?
還有我的輸入層是要4個節點
有地方需要輸入輸入層節點的參數嗎
還是真的就沒有輸入層這種東西?
希望有大神幫忙解答
雖然跟python關係不深,但沒有機器學習版可以問QQ
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台北的夏天 應該會有一場雨
我想起自由 和你的氣味
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→ yougigun: Datascience 版 04/19 22:45
好 謝謝
→ djshen: 先去了解Dense是什麼吧 04/19 22:51
是的,已經去了解過了~
看了不少文章不過還是對這個問題不解
推 germun: input layer節點數是你的資料維度 04/19 22:55
→ germun: 影像來講的話, 原影像沒處理就是32x32=1024維 04/19 22:55
→ germun: 你的input節點數就必需是1024而不是4 04/19 22:56
→ germun: 然後RGB因為有3通道所以要再乘3 = 3072 04/19 22:56
喔喔 我覺得好像有點fu
所以如果原影像不conv不reshape的話需要3072個節點
然後每個圖片的3072個值,會依序分配到每個節點
是這樣子吧?
→ thefattiger: 正常的學習路徑應該是先了解理論再接觸框架 04/20 01:42
→ thefattiger: 你這樣問題問不完的 04/20 01:42
→ jn8029: Take Andrew ng’s deep learning specialisation on Cour 04/20 07:14
→ jn8029: sera 04/20 07:14
大大 我是正常路徑阿~
是從先了解理論開始 也看了李弘毅老師的影片跟許多國內外文章
不過對於這點我還是仍然沒很理解
看了g大回應 大概有概念 可是沒辦法靈活了解
推 goldflower: 推薦放棄 現在市場上都快沒junior職缺惹QQ 04/20 16:23
這點我是不擔心啦哈哈
※ 編輯: wavek (122.118.107.76), 04/20/2019 16:39:10
→ Raymond0710: 官網有範例呀 04/21 00:19
→ Raymond0710: input_shape = (32, 32, 3) 04/21 00:23