Tensorflow2.0与Keras搭建个性化神经网络模型
Keras是基于Tensorflow（以前还可以基于别的底层张量库，现在已并入TF）的高层API库。它帮我们实现了一系列经典的神经网络层（全连接层、卷积层、循环层等），以及简洁的迭代模型的接口，让我们能在模型层面写代码，从而不用仔细考虑模型各层张量之间的数据流动。 但是，当我们有了全新 ...
原文：TensorFlow2.0——Sequential模型与函数式API构建神经网络结构
一 数据集与模型的介绍 数据集的来源是Fashion MNIST数据集，Fashion MNIST是衣物图数据，该数据集包含 个类别的 , 个灰度图像。我们用这个数据构建一个神经网络模型，并训练它，模型的结构为input ，layer ，output 。 数据集的图像以低分辨率 x 像素 展示了单件衣物，如下所示： 二 Sequential序列化模型 网络结构的构建 tensorflow中构建网络 ...
2020-11-18 18:18 0 589 推荐指数：
相关推荐
神经网络中的优化器 (tensorflow2.0)
在定义了损失函数之后，需要通过优化器来寻找最小损失，下面介绍一些常见的优化方法。 (BGD，SGD，MBGD，Momentum，NAG，Adagrad，Adadelta，RMSprop，Adam，Adamax，Nadam) 1 梯度下降法 (Gradient Descent，GD) 1.1 ...
TensorFlow2.0学习（7）---卷积神经网络
来自书籍：TensorFlow深度学习 一、卷积神经网络 1、卷积层 卷积核：kernel 步长：stride 填充：padding padding = same：如步长=2，卷积核扫描结束后还剩 1 个元素，不够卷积核扫描了，这个时候就在后面补 1 个零，补完 ...
Tensorflow2.0学习（5）---神经网络训练过程
来自书籍：TensorFlow深度学习 一、神经网络介绍 1、全连接层（前向传播） （1）张量方式实现：tf.matmul （2）层方式实现： ① layers.Dense(输出节点数,激活函数)，输入节点数函数自动获取 fc.kernel：获取权值 ...
神经网络结构及模型训练（笔记）
一、神经网络 1、人工神经元 神经网络由很多的节点构成，这些节点又叫做人工神经元（或神经元） 他的结构如图所示： x1~xn是输入信号 wij代表从神经元j到神经元i的连接权值 θ表示一个阈值 ( threshold )，或称为偏置( bias ) 神经元i的输出与输入的关系表示 ...
tensorflow2.0——经典网络结构LeNet-5、AlexNet、VGGNet-16
一、LeNet-5 Lenet-5的结构很简单，但是包含神经网络的基本结构，用的是5*5卷积和平均池化，可以用来作为简单的练习，其结构图下： 代码： 二、AlexNet 相较于LeNet-5，AlexNet有比较大的特点 ...
AlexNet神经网络结构
Alexnet是2014年Imagenet竞赛的冠军模型，准确率达到了57.1%, top-5识别率达到80.2%。 AlexNet包含5个卷积层和3个全连接层，模型示意图： 精简版结构： conv1阶段 输入数据：227×227×3 卷积核：11×11×3；步长 ...
如何设计神经网络结构
start small gradually increase the model size small parameter, deep is better than wider; dee ...