卷积神经网络对图片分类-中
接上篇：卷积神经网络对图片分类-上 5 池层（Pooling Layers） 池层通常用在卷积层之后，池层的作用就是简化卷积层里输出的信息, 减少数据维度，降低计算开销，控制过拟合。 如之前所说，一张28X28的输入图片，经过5X5的过滤器后会得到一个24X24的特征图像，继续 ...
原文：将图片集使用迭代器，分batch输入到卷积神经网络中
问题来源：写了一个神经网络，需要用的测试集是本地图片。 第一次尝试解决：将本地图片读取，乱序，存成npz形式的文件。在第二次使用时，load这个npz文件。但这个方法针对图片量比较大的情况没办法应对，图片大小超过电脑内存。 第二次尝试解决：尝试将文件分批存储成npz形式，一次读取数据进行训练，但是在keras平台下难以训练。 第三次尝试解决：采用迭代器分批读取数据，使用fit generator分 ...
2019-03-08 16:50 0 582 推荐指数：
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