原文:『TensorFlow』讀書筆記_進階卷積神經網絡_分類cifar10_上

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:

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特征和分類器——《卷積神經網絡與計算機視覺》讀書筆記

  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 ...

Thu Dec 05 21:41:00 CST 2019 0 352
深入淺出圖神經網絡 第3章 卷積神經網絡 讀書筆記

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 ...

Mon May 17 01:49:00 CST 2021 0 268
神經網絡與深度學習 邱錫鵬 第5章 卷積神經網絡 讀書筆記

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 ...

Fri Feb 21 06:05:00 CST 2020 0 810
tensorflow ----tutorials之cifar10卷積神經網絡代碼閱讀之看代碼就是剝洋蔥,邊剝邊流淚之step by step(1)!

決定寫tensorflowcifar10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 ...

Fri Jul 28 04:42:00 CST 2017 1 3790
Tensorflow利用卷積神經網絡實現圖片分類

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 ...

Mon Jun 29 02:52:00 CST 2020 0 1375
tensorflow文本分類實戰——卷積神經網絡CNN

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 ...

Tue Jan 07 19:10:00 CST 2020 21 2416
 
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