转换层做法图片大全
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做法大全
转换层做法图片大全
转换层是指在深度学习模型中，将不同形式的数据进行转换，使其能够被模型所接受和处理。以下是一些常见的转换层做法及其示意图：
1. Flatten层：将多维输入展平成一维输出，常用于连接全连接层。
2. Reshape层：将输入数据转换为指定的形状，常用于将图像数据转换为卷积神经网络所需的形状。
3. Dropout层：随机将输入数据的一部分设置为0，常用于防止过拟合。
4. BatchNormalization层：对输入数据进行归一化处理，常用于加速模型训练和提高模型精度。
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