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：基于深度学习和迁移学习的识花实践——利用 VGG16 的深度网络结构中的五轮卷积网络层和池化层，对每张图片得到一个 4096 维的特征向量，然后我们直接用这个特征向量替代原来的图片，再加若干层全连接的神经网络，对花朵数据集进行训练（属于模型迁移）
基于深度学习和迁移学习的识花实践 转 深度学习是人工智能领域近年来最火热的话题之一，但是对于个人来说，以往想要玩转深度学习除了要具备高超的编程技巧，还需要有海量的数据和强劲的硬件。不过 TensorFlow 和 Keras 等框架的出现大大降低了编程的复杂度，而迁移学习的思想也允许我们利用现有的模型加上少量数据和训练时间，取得不俗的效果。 这篇文章将示范如何利用迁移学习训练一个能从图片中分类不同种 ...
2018-04-23 19:47 1 11804 推荐指数：
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