标签: net#

有人应该添加"net#"作为标签.我正在尝试通过使用本教程将其转换为卷积神经网络来改进Azure机器学习工作室中的神经网络:

https://gallery.cortanaintelligence.com/Experiment/Neural-Network-Convolution-and-pooling-deep-net-2

我和教程之间的差异是我正在使用35个功能和1个标签进行回归,他们正在使用28x28功能和10个标签进行分类.

我从基本和第二个例子开始,让他们使用:

input Data [35];

hidden H1 [100]
    from Data all;

hidden H2 [100]
    from H1 all;

output Result [1] linear
    from H2 all;

现在转变为卷积我误解了.在这里的教程和文档中:https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/machine-learning-azure-ml-netsharp-reference-guide它没有提到节点元组值的方式计算隐藏层.教程说:

hidden C1 [5, 12, 12]
  from Picture convolve {
    InputShape  = [28, 28];
    KernelShape = [ 5,  5];
    Stride      = [ 2,  2];
    MapCount = 5;
  }

hidden C2 [50, 4, 4]
   from C1 convolve {
     InputShape  = [ 5, 12, 12];
     KernelShape = [ 1,  5,  5];
     Stride …