张量流模型的第一层有多少个神经元？

Question

让我们以标准MNIST示例为例进行说明

www.tensorflow.com

单个图片和28*28图片有100,000个X参数。

如果我是没有隐藏层的简单神经网络，那么如何确定第一层神经元的数量。

感谢。

PS：TF的新手

Answer 1

您的输入图层是第一层，因此该图层的大小为28 x 28输入，或784，对应于28 x 28单色像素。

这个概念清楚地显示在Tensorflow sample code for MNIST中。下面的模糊显示输入图像'28 x 28像素= 784像素定义784作为要用作输入大小的值。如果每个大小为784的N_examples个样本图像，则输入张量为N_examples x 784。

  Args:
    x: an input tensor with the dimensions (N_examples, 784), where 784 is the
    number of pixels in a standard MNIST image.

有关尺寸命名法的更多信息，请阅读Stanford CS231n注释（特别是“层次组织”部分下的these notes和CNN上的these notes）。一旦你理解了这些概念，一切都会很清楚。

Answer 2

无论隐藏层的数量如何，输入层中的神经元数量是28 * 28 = 724个神经元。张量流将训练网络，拍摄图像并根据计算的输出和实际输出调整权重。这可以顺序（一次一个）或批量完成（使用50个图像，然后更新）。对于每次运行，输入层将仅接收724个值0和1＆lt; p＆gt;

Answer 3

输入图层具有与输入数据兼容的尺寸，在这种情况下，您的图像正好是28x28像素。