学卷积神经网络的理论的时候，我觉得自己看懂了，可是到了用代码来搭建一个卷积神经网络时，我发现自己有太多模糊的地方。这次还是基于MINIST数据集搭建一个卷积神经网络，首先给出一个基本的模型，然后再用Batch Norm Dropout和早停对模型进行优化 在此过程中说明我在调试代码过程中遇到的一些问题和解决方法。 一 搭建基本的卷积神经网络 第一步：准备数据 在 Hands on Machine ...
2019-04-28 18:56 0 1774 推荐指数：
这一篇博客整理用TensorFlow实现神经网络正则化的内容。 深层神经网络往往具有数十万乃至数百万的参数，可以进行非常复杂的特征变换，具有强大的学习能力，因此容易在训练集上过拟合。缓解神经网络的过拟合问题，一般有两种思路，一种是用正则化方法，也就是限制模型的复杂度，比如Dropout、L1 ...
1.卷积层 1.1torch.nn.Conv2d()类式接口 参数： in_channel：输入数据的通道数，例RGB图片通道数为3； out_channel：输出数据的通道数，也就是kernel数量； kernel_size: 卷积核大小，可以是int ...
前馈神经网络的弊端 前一篇文章介绍过MNIST，是采用的前馈神经网络的结构，这种结构有一个很大的弊端，就是提供的样本必须面面俱到，否则就容易出现预测失败。如下图： 同样是在一个图片中找圆形，如果左边为训练样本，右边为测试样本，如果只训练了左边的情况，右边的一定会预测错误，然而在我们人眼看 ...
很玄学，没有修改参数，在test上的准确率从98%多变为99.1%了 参考链接：《简单粗暴Tensorflow》，狂吹 ...
笔记摘抄 1. 卷积层 1.1 torch.nn.Conv2d() 类式接口 参数： in_channel：输入数据的通道数，例RGB图片通道数为3； out_channel：输出数据的通道数，也就是kernel数量； kernel_size: 卷积核大小 ...
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 ...
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 ...
