在Keras的卷積神經網絡中實現裁剪/修整層？

Question

目前我正在修剪我的模型之前裁剪。這意味着當推斷哪一個不理想時，我也必須將其作爲一個單獨的步驟。是否有裁剪層的張量流/角落實現？

如果沒有，是否有理由不應該將它作爲神經網絡的一部分？

Answer 1

在張量流中，您可以像在numpy中那樣通過切片裁剪張量，例如， t_cropped = t[:,10:20,::-1,...]。關於此標記的信息可以在tf.strided_slice的文檔中找到，該文檔是，其細分爲。

如果您的目標是在餵養您的網絡之前實施隨機裁剪，tf.random_crop是專用的tensorflow操作。