原文:Keras实现卷积神经网络

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2019-01-20 12:46 0 622 推荐指数:

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理解卷积神经网络中的输入与输出形状(Keras实现)

即使我们从理论上理解了卷积神经网络,在实际进行将数据拟合到网络时,很多人仍然对其网络的输入和输出形状(shape)感到困惑。本文章将帮助你理解卷积神经网络的输入和输出形状。 让我们看看一个例子。CNN的输入数据如下图所示。我们假设我们的数据是图像的集合。 输入的形状 ...

Mon Oct 14 20:17:00 CST 2019 0 967
keras卷积神经网络(CNN)实现识别mnist手写数字

在本篇博文当中,笔者采用了卷积神经网络来对手写数字进行识别,采用的神经网络的结构是:输入图片——卷积层——池化层——卷积层——池化层——卷积层——池化层——Flatten层——全连接层(64个神经元)——全连接层(500个神经元)——softmax函数,最后得到分类的结果。Flatten层用于将池 ...

Tue Apr 14 17:23:00 CST 2020 0 1046
1.keras实现-->使用预训练的卷积神经网络(VGG16)

VGG16内置于Keras,可以通过keras.applications模块中导入。 --------------------------------------------------------将VGG16 卷积实例化:--------------------------------------------------------------------------------------- ...

Thu Nov 15 04:49:00 CST 2018 0 719
Keras深度学习之卷积神经网络(CNN)

Keras深度学习之卷积神经网络(CNN) 一、总结 一句话总结: 卷积就是特征提取,后面可接全连接层来分析这些特征 二、Keras深度学习之卷积神经网络(CNN) 转自或参考:Keras深度学习之卷积神经网络(CNN)https://www.cnblogs.com ...

Fri Sep 18 05:04:00 CST 2020 0 428
了解1D和3D卷积神经网络 | Keras

当我们说卷积神经网络(CNN)时,通常是指用于图像分类的2维CNN。但是,现实世界中还使用了其他两种类型的卷积神经网络,即1维CNN和3维CNN。在本指南中,我们将介绍1D和3D CNN及其在现实世界中的应用。我假设你已经大体上熟悉卷积网络的概念。 2维CNN | Conv2D ...

Fri Oct 18 18:24:00 CST 2019 0 755
【Python】keras卷积神经网络识别mnist

卷积神经网络的结构我随意设了一个。 结构大概是下面这个样子: 代码如下: 最终在测试集上识别率在99%左右。 相关测试数据可以在这里下载到。 ...

Thu Sep 13 18:14:00 CST 2018 0 1750
Keras深度学习之卷积神经网络(CNN)

Keras–基于python的深度学习框架 Keras是一个高层神经网络API,Keras由纯Python编写而成并基于Tensorflow、Theano以及CNTK后端。Keras 为支持快速实验而生,能够把你的idea迅速转换为结果,如果你有如下需求,请选择Keras ...

Wed Sep 12 17:18:00 CST 2018 2 6341
 
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