我正在构建CNN + Ensemble模型,用于在Python上使用Tensorflow对图像进行分类.我在谷歌图片中抓取了狗和猫的图像.然后将它们更改为126*126像素大小和灰度,将标签0添加到狗,1添加到猫.CNN有5个转换层和2个fc层.HE,PReLU,max-pooling,drop-out,Adam用于模型.参数调整完成后,我添加了Early-Stopping,模型学习了65~70个时代,精度达到了92.5~92.7%.学习结束后,我想把我的CNN模型更改为VGG网络,我检查了我的CNN参数,令人震惊的是,我发现我没有在转换层添加偏移.2 fc层具有偏置但是5转换层没有偏置.所以我在5转换层添加了Bias,但我的模型无法学习.成本增加到无限.
偏差不一定在Deep Convolution Layer？