张量流中的残差学习
Residual learning in tensorflow
我正试图从一篇研究论文中复制这张图片。图中，橙色箭头表示使用残差学习的捷径，红色轮廓的层表示扩张卷积。
在下面的代码中，r5 是图像中看到的 relu 的结果。为了简单起见，我排除了 relu 和扩张层之间的代码。 在tensorflow中，如何正确结合relu和dilated convolution的结果来执行residual shortcut？
#relu layer
r5 = tf.nn.relu(layer5)
...
#dilation layer
h_conv4 = conv3d_dilation(concat1, 1154)
图像非常简单 - 它说您应该 添加 它们，所以：
#relu layer
r5 = tf.nn.relu(layer5)
...
#dilation layer
h_conv4 = conv3d_dilation(concat1, 1154)
#combined
combined = r5 + h_conv4
我正试图从一篇研究论文中复制这张图片。图中，橙色箭头表示使用残差学习的捷径，红色轮廓的层表示扩张卷积。
在下面的代码中，r5 是图像中看到的 relu 的结果。为了简单起见，我排除了 relu 和扩张层之间的代码。 在tensorflow中，如何正确结合relu和dilated convolution的结果来执行residual shortcut？
#relu layer
r5 = tf.nn.relu(layer5)
...
#dilation layer
h_conv4 = conv3d_dilation(concat1, 1154)
图像非常简单 - 它说您应该 添加 它们，所以：
#relu layer
r5 = tf.nn.relu(layer5)
...
#dilation layer
h_conv4 = conv3d_dilation(concat1, 1154)
#combined
combined = r5 + h_conv4