Tensorflow2.0学习（5）---神经网络训练过程
来自书籍：TensorFlow深度学习 一、神经网络介绍 1、全连接层（前向传播） （1）张量方式实现：tf.matmul （2）层方式实现： ① layers.Dense(输出节点数,激活函数)，输入节点数函数自动获取 fc.kernel：获取权值 ...
原文：卷积神经网络（CNN）的训练过程
卷积神经网络的训练过程 卷积神经网络的训练过程分为两个阶段。第一个阶段是数据由低层次向高层次传播的阶段，即前向传播阶段。另外一个阶段是，当前向传播得出的结果与预期不相符时，将误差从高层次向底层次进行传播训练的阶段，即反向传播阶段。训练过程如图 所示。训练过程为： 网络进行权值的初始化 输入数据经过卷积层 下采样层 全连接层的向前传播得到输出值 求出网络的输出值与目标值之间的误差 当误差大于我们的期 ...
2018-05-09 11:46 0 4929 推荐指数：
相关推荐
卷积神经网络(CNN)的训练及代码实现
CNN结构的连接比权值多非常多，由于权值共享。CNN通过数据驱动的方式学习得到一些滤波器，作为提取输入的 ...
使用卷积神经网络CNN训练识别mnist
算的的上是自己搭建的第一个卷积神经网络。网络结构比较简单。 输入为单通道的mnist数据集。它是一张28*28，包含784个特征值的图片 我们第一层输入，使用5*5的卷积核进行卷积，输出32张特征图，然后使用2*2的池化核进行池化 输出14*14的图片 第二层 使用5*5的卷积和进行卷积 ...
卷积神经网络CNN
卷积神经网络CNN 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN 或ConvNet）是一种具有局部连接、权重共享等特性的深层前馈神经网络。卷积 ...
CNN(卷积神经网络)
神经网络，听起来像是计算机科学、生物学和数学的诡异组合，但它们已经成为计算机视觉领域中最具影响力的革新的一 ...
卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络介绍 卷积神经网络是一种多层神经网络，擅长处理图像特别是大图像的相关机器学习问题。 最典型的卷积网络，由卷积层、池化层、全连接层组成。其中卷积层与池化层配合，组成多个卷积组，逐层提取特征，最终通过若干个全连接层完成分类。 卷积层完成的操作，可以认为是受局部感受野概念的启发，而池化 ...
卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络（CNN） 1.1二维卷积层 卷积神经网络是含有卷积层的神经网络，均使用最常见的二维卷积层，它有高和宽两个空间维度，常用来处理图像数据。 1.1.1二维互相关运算 在二维卷积层中，一个二维输入数组和一个二维核数组通过互相关运算输出一个二维数组 ...
卷积神经网络（CNN）
from http://blog.jobbole.com/113819/?utm_source=blog.jobbole.com&utm_medium=relatedPosts 什么是卷积神经网络，它为何重要？ 卷积神经网络（也称作 ConvNets 或 CNN）是神经网络 ...