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：基於深度學習和遷移學習的識花實踐——利用 VGG16 的深度網絡結構中的五輪卷積網絡層和池化層，對每張圖片得到一個 4096 維的特征向量，然后我們直接用這個特征向量替代原來的圖片，再加若干層全連接的神經網絡，對花朵數據集進行訓練（屬於模型遷移）
基於深度學習和遷移學習的識花實踐 轉 深度學習是人工智能領域近年來最火熱的話題之一，但是對於個人來說，以往想要玩轉深度學習除了要具備高超的編程技巧，還需要有海量的數據和強勁的硬件。不過 TensorFlow 和 Keras 等框架的出現大大降低了編程的復雜度，而遷移學習的思想也允許我們利用現有的模型加上少量數據和訓練時間，取得不俗的效果。 這篇文章將示范如何利用遷移學習訓練一個能從圖片中分類不同種 ...
2018-04-23 19:47 1 11804 推薦指數：
相關推薦
卷積神經網絡_（1）卷積層和池化層學習
卷積神經網絡（CNN）由輸入層、卷積層、激活函數、池化層、全連接層組成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷積層：用它來進行特征提取，如下： 輸入圖像是32*32*3，3是它的深度（即R、G、B），卷積層是一個5*5*3的filter(感受野)，這里注意：感受野的深度 ...
【深度學習篇】--神經網絡中的池化層和CNN架構模型
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 ...
深度學習之TensorFlow構建神經網絡層
深度學習之TensorFlow構建神經網絡層 基本法 深度神經網絡是一個多層次的網絡模型，包含了：輸入層，隱藏層和輸出層，其中隱藏層是最重要也是深度最多的，通過TensorFlow，python代碼可以構建神經網絡層函數，比如我們稱之為add_layer()函數，由於神經網絡層的工作原理是一層 ...
數據不夠怎么訓練深度學習模型？不妨試試遷移學習 ——重用神經網絡的結構2
數據不夠怎么訓練深度學習模型？不妨試試遷移學習 本質就是這個圖！pretrained model就是你截取的部分神經網絡模型（遷移學習），而nanonet就是你自己加入的網絡層。 隨着深度學習技術在機器翻譯、策略游戲和自動駕駛等領域的廣泛應用和流行，阻礙該技術 ...
卷積神經網絡示例（ 卷積層、池化層、全連接層）
1 池化層（Pooling layers） 除了卷積層，卷積網絡也經常使用池化層來縮減模型的大小，提高計算速度，同時提高所提取特征的魯棒性。假如輸入是一個 4×4 矩陣，用到的池化類型是最大池化（max pooling），執行最大池化的樹池是一個 2×2 矩陣，即f=2，步幅是 2，即s ...
【學習筆記】Pytorch深度學習-網絡層之卷積層
卷積概念 什么是卷積？ 以上圖為例，中間為卷積核，在輸入圖像上進行滑動，當滑動到當前位置時，其卷積運算操作是對卷積核所覆蓋像素，進行權值和對應位置處像素的乘加： \(\ output= (7*0+7*(-1)+6*0+7*(-1)+7*5+6*(-1)+6*0+6 ...
Tensorflow學習教程------利用卷積神經網絡對mnist數據集進行分類_訓練模型
原理就不多講了，直接上代碼，有詳細注釋。 結果 ...