浙江財經大學專業實踐深度學習tensorflow——陽誠磚 1.案例描述 使用卷積神經網絡對CIFAR-10數據集進行分類 2.CIFAR-10數據集 2.1 下載CIFAR-10數據集 2.2 導入CIFAR-10數據集 2.3 顯示數據集信息 2.4 查看單項 ...
完整項目見:Github 完整項目中最終使用了ResNet進行分類,而卷積版本較本篇中結構為了提升訓練效果也略有改動 本節主要介紹進階的卷積神經網絡設計相關,數據讀入以及增強在下一節再與介紹 網絡相關參數 輸入 的圖片 卷積 gt relu激活 gt 最大池化 gt 標准化 卷積 gt relu激活 gt 標准化 gt 最大池化 全連接:reshape尺寸 gt 全連接: gt SoftMax 網 ...
2017-12-10 16:58 0 1346 推薦指數:
浙江財經大學專業實踐深度學習tensorflow——陽誠磚 1.案例描述 使用卷積神經網絡對CIFAR-10數據集進行分類 2.CIFAR-10數據集 2.1 下載CIFAR-10數據集 2.2 導入CIFAR-10數據集 2.3 顯示數據集信息 2.4 查看單項 ...
特征提取和分類是典型計算機視覺系統的兩個關鍵階段。視覺系統的准確性、穩健性和效率很大程度上取決於圖像特征和分類器的質量。特征提取方法可以分為兩個不同的類別,即基於手工的方法和基於特征學習的方法。分類器可以分為兩組,即淺層模型和深層模型。 特征是任何獨特的方面或特性,用於解決與特定應用相關 ...
第3章 卷積神經網絡 卷積神經網絡CNN是目前應用最廣泛的模型之一,具有局部連接、權值共享等特點,是一種深層前饋神經網絡。 3.1 卷積與池化 卷積與池化是CNN中的兩個核心操作。 3.1.1 信號處理中的卷積 題外話:因為這部分的核心知識應該是屬於《信號與系統》這門課程 ...
卷積神經網絡(CNN)是一種具有局部連接、權重共享等特性的深層前饋神經網絡。 卷積神經網絡最早主要是用來處理圖像信息。在用全連接前饋網絡來處理圖像時,會存在以下兩個問題: (1)參數太多:隨着隱藏層神經元數量的增多,參數的規模也會急劇增加。這會導致整個神經網絡的訓練效率非常低,也很容易出現 ...
前面廢點話: 終於!來到了GNN最相關的內容!前面四章來說都是一些預備知識,或者說是介紹性的認識的東西,其實和GNN的關系不是特別大。但從這一章開始一上來就是GNN最核心的東西:圖信號處理。 ...
決定寫tensorflow之cifar10的卷積神經網絡代碼閱讀的文章,因為我自己靜不下心來閱讀,所以寫文章不會讓我貪快閱讀從而沒有思考和中斷了可以接上!!! 既然是為了自己,所以就按照自己思路啦,有給他人帶來煩惱,請見諒。恩,思路是從 python cifar10 ...
tensorflow搭建卷積神經網絡非常簡單,我們使用卷積神經網絡對fashion mnist數據集進行圖片分類,首先導包: 導入數據集: 查看圖片的shape維度: 輸出: 由於我們卷積神經網絡需要的是四維的數據,也就是一共 ...
首先說明使用的工具和環境:python3.6.8 tensorflow1.14.0 centos7.0(最好用Ubuntu) 關於環境的搭建只做簡單說明,我這邊是使用pip搭建了python的虛擬環境(virtualenv),並在虛擬環境中安裝tensorflow。詳細步驟可以查看 ...