Keras深度神經網絡模型分層分析【輸入層、卷積層、池化層】
一.輸入層 1.用途 構建深度神經網絡輸入層，確定輸入數據的類型和樣式。 2.應用代碼 input_data = Input(name='the_input', shape=(1600, 200, 1)) 3.源碼 4.參數解析 ...
原文：【深度學習篇】--神經網絡中的池化層和CNN架構模型
一 前述 本文講述池化層和經典神經網絡中的架構模型。 二 池化Pooling 目標 降采樣subsample，shrink 濃縮 ，減少計算負荷，減少內存使用，參數數量減少 也可防止過擬合 減少輸入圖片大小 降低了圖片的質量 也使得神經網絡可以經受一點圖片平移，不受位置的影響 池化后相當於把圖片上的點平移了 正如卷積神經網絡一樣，在池化層中的每個神經元被連接到上面一層輸出的神經元，只對應一小塊感受 ...
2018-03-28 20:29 0 2440 推薦指數：
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《機器學習(周志華)》筆記--神經網絡（6）--其他常見神經網絡：深度學習模型、深度學習的興起（歷史）、卷積神經網絡(CNN)、局部連接、權值共享、卷積操作（convolution）、池化操作（pooling）、隨機失活（dropout）、Lenet-5
四、其他常見神經網絡 1、深度學習模型 感知機只包括輸入層和輸出層，只能處理線性任務，為了處理非線性任務，在輸入和輸出之間加入了隱層，隱層的目的是對數據進行加工處理傳遞給輸出層。 為了解決更為復雜的問題，我們需要提升模型的學習能力，這時要增加模型的復雜度，有兩種策略 ...