Keras深度神经网络模型分层分析【输入层、卷积层、池化层】
一.输入层 1.用途 构建深度神经网络输入层，确定输入数据的类型和样式。 2.应用代码 input_data = Input(name='the_input', shape=(1600, 200, 1)) 3.源码 4.参数解析 ...
原文：【深度学习篇】--神经网络中的池化层和CNN架构模型
一 前述 本文讲述池化层和经典神经网络中的架构模型。 二 池化Pooling 目标 降采样subsample，shrink 浓缩 ，减少计算负荷，减少内存使用，参数数量减少 也可防止过拟合 减少输入图片大小 降低了图片的质量 也使得神经网络可以经受一点图片平移，不受位置的影响 池化后相当于把图片上的点平移了 正如卷积神经网络一样，在池化层中的每个神经元被连接到上面一层输出的神经元，只对应一小块感受 ...
2018-03-28 20:29 0 2440 推荐指数：
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四、其他常见神经网络 1、深度学习模型 感知机只包括输入层和输出层，只能处理线性任务，为了处理非线性任务，在输入和输出之间加入了隐层，隐层的目的是对数据进行加工处理传递给输出层。 为了解决更为复杂的问题，我们需要提升模型的学习能力，这时要增加模型的复杂度，有两种策略 ...