卷积神经网络的一些经典网络（Lenet，AlexNet，VGG16，ResNet）
LeNet – 5网络 网络结构为： 输入图像是：32x32x1的灰度图像 卷积核：5x5，stride=1 得到Conv1：28x28x6 池化层：2x2，stride=2 （池化之后再经过激活函数sigmoid） 得到Pool1：14x14x6 卷积核：5x5，stride ...
原文：1.keras实现-->使用预训练的卷积神经网络(VGG16)
VGG 内置于Keras，可以通过keras.applications模块中导入。 将VGG 卷积实例化： weights：指定模型初始化的权重检查点 include top: 指定模型最后是否包含密集连接分类器。默认情况下，这个密集连接分类器对应于ImageNet的 个类别。如果打算使用自己的密集连接分类器，可以不适用它，置为False。 input shape: 是输入到网络中的图像张量的形状 ...
2018-11-14 20:49 0 719 推荐指数：
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