使用卷積神經網絡CNN訓練識別mnist
算的的上是自己搭建的第一個卷積神經網絡。網絡結構比較簡單。 輸入為單通道的mnist數據集。它是一張28*28，包含784個特征值的圖片 我們第一層輸入，使用5*5的卷積核進行卷積，輸出32張特征圖，然后使用2*2的池化核進行池化 輸出14*14的圖片 第二層 使用5*5的卷積和進行卷積 ...
原文：CNN tflearn處理mnist圖像識別代碼解說——conv_2d參數解釋，整個網絡的訓練，主要就是為了學那個卷積核啊。
官方參數解釋： Convolution D tflearn.layers.conv.conv d incoming, nb filter, filter size, strides , padding same , activation linear , bias True, weights init uniform scaling , bias init zeros , regularizer ...
2017-11-28 10:16 0 4231 推薦指數：
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