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利用TensorFlow1.0搭建卷积神经网络用于识别MNIST数据集,算是深度学习里的hello world吧。虽然只有两个卷积层,但在训练集上的正确率已经基本达到100%了。 代码如下: 训练一共训练了3个多小时,训练效果应当很棒。 但在测试集上,由于一次直接读入10000 ...
卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络, 在计算机视觉等领域被广泛应用. 本文将简单介绍其原理并分析Tensorflow官方提供的示例. 关于神经网络与误差反向传播的原理可以参考作者的另一篇博文BP神经网络与Python实现. 了解 ...
一个小区域的均值 ,全连接层:类似于普通的神经网络,将最后的比如120*1的列向量全连接映射到80*1 ...
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 ...
1、知识点 2、代码 3、发展历程 4、卷积与池化输出矩阵维度计算公式 5、损失计算-交叉熵损失公式 6、SoftMax回归计算公式 7、激活函数-Relu ...
先简单理解一下卷积这个东西。 (以下转自https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/54729807 知乎是个好东西) 1.知乎上排名最高的解释 首先选取知乎上对卷积物理意义解答排名最靠前的回答。 不推荐用“反转/翻转/反褶/对称 ...