原文:卷积神经网络中nn.Conv2d()和nn.MaxPool2d()以及卷积神经网络实现minist数据集分类

卷积神经网络中nn.Conv d 和nn.MaxPool d 卷积神经网络之Pythorch实现: nn.Conv d 就是PyTorch中的卷积模块 参数列表 参数 作用 in channels 输入数据体的深度 out channels 输出数 据体的深度 kernel size 滤波器 卷积核 的大小 注 stride 滑动的步长 padding 零填充的圈数 注 bias 是否启用偏置,默 ...

2021-12-03 23:21 0 1103 推荐指数:

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卷积神经网络CNN识别MNIST数据集

这次我们将建立一个卷积神经网络,它可以把MNIST手写字符的识别准确率提升到99%,读者可能需要一些卷积神经网络的基础知识才能更好的理解本节的内容。 程序的开头是导入TensorFlow: import tensorflow as tf from ...

Mon Oct 14 05:47:00 CST 2019 0 682
TensorFlow训练MNIST数据集(3) —— 卷积神经网络

  前面两篇随笔实现的单层神经网络 和多层神经网络, 在MNIST测试上的正确率分别约为90%和96%。在换用多层神经网络后,正确率已有很大的提升。这次将采用卷积神经网络继续进行测试。 1、模型基本结构   如下图所示,本次采用的模型共有8层(包含dropout层)。其中卷积层 ...

Wed Oct 03 08:05:00 CST 2018 0 1714
卷积神经网络对图片分类-

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 ...

Mon Sep 05 19:47:00 CST 2016 0 2398
如何理解3D卷积神经网络的参数?

1、输出、输出的图片大小 2、stride 控制,CNN卷积核一次挪动多少。 ----------------- 单张图片的大小没有发生变化10*50*100,对应D*H*W 3、m = nn.Conv3d(16, 33 ...

Mon Mar 21 05:36:00 CST 2022 0 763
 
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