卷积神经网络和图像识别
卷积神经网络与图像识别 我们介绍了人工神经网络，以及它的训练和使用。我们用它来识别了手写数字，然而，这种结构的网络对于图像识别任务来说并不是很合适。本文将要介绍一种更适合图像、语音识别任务的神经网络结构——卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)。说卷积 ...
原文：基于cifar10实现卷积神经网络图像识别
过程： View Code 结果： 分析： cifar 数据集比mnist数据集更完整也更复杂，基于cifar数据集进行 分类比mnist有更高的难度，整体的准确率和召回率都普遍偏低，但适当的增加迭代次数和卷积核的大小有助于提升准确度，大概能到 ，要想获得更高的准确度可以增加训练集的数量 ...
2018-12-14 20:38 0 1471 推荐指数：
相关推荐
tensorflow学习笔记——图像识别与卷积神经网络
无论是之前学习的MNIST数据集还是Cifar数据集，相比真实环境下的图像识别问题，有两个最大的问题，一是现实生活中的图片分辨率要远高于32*32，而且图像的分辨率也不会是固定的。二是现实生活中的物体类别很多，无论是10种还是100种都远远不够，而且一张图片中不会只出现一个种类的物体 ...
第五讲 卷积神经网络 VGG16 cifar10
以下代码源自dive into DL T2.0, 运行时间较长，建议在colab上运行。 ...
python: 神经网络实现MNIST图像识别
神经网络输入层神经单元个数：784 （图像大小28*28） 输出层 ：10 （10个类别分类，即10个数字） 隐藏层个数 ...
tensorflow ----tutorials之cifar10的卷积神经网络代码阅读之看代码就是剥洋葱，边剥边流泪之step by step（1）！
决定写tensorflow之cifar10的卷积神经网络代码阅读的文章，因为我自己静不下心来阅读，所以写文章不会让我贪快阅读从而没有思考和中断了可以接上！！！ 既然是为了自己，所以就按照自己思路啦，有给他人带来烦恼，请见谅。恩，思路是从 python cifar10 ...
卷积神经网络入门案例-数字图像识别
卷积层的原理和优点 在普通的全连接神经网络基础上，加上了卷积层，卷积层可以把低级别的特征逐步提取成为高级别特征的能力，是实现图像识别、语音识别等人工智能应用的基本原理。所以，由于卷积层这个能自主从原始的数据开始逐步发现特征并最终解决问题的能力，所以卷积层特别适合处理像图片、视频、音频 ...
CNN 卷积神经网络 手写数字 图像识别 （深度学习）
@ 目录 ✌ 卷积神经网络手写数字图像识别 1、✌ 导入相关库 2、✌ 导入手写数据集 3、✌ 定义数据包装器 4、✌ 查看数据维度 5、✌ 定义卷积网络层 6、✌ 定义模型与损失函数、优化器 7、✌ 训练 ...