第十三節，使用帶有全局平均池化層的CNN對CIFAR10數據集分類
這里使用的數據集仍然是CIFAR-10，由於之前寫過一篇使用AlexNet對CIFAR數據集進行分類的文章，已經詳細介紹了這個數據集，當時我們是直接把這些圖片的數據文件下載下來，然后使用pickle進行反序列化獲取數據的，具體內容可以參考這里：第十六節，卷積神經網絡之AlexNet網絡實現 ...
原文：tensorflow的卷積和池化層（二）：記實踐之cifar10
在tensorflow中的卷積和池化層 一 和各種卷積類型Convolution這兩篇博客中，主要講解了卷積神經網絡的核心層，同時也結合當下流行的Caffe和tf框架做了介紹，本篇博客將接着tensorflow中的卷積和池化層 一 的內容，繼續介紹tf框架中卷積神經網絡CNN的使用。 因此，接下來將介紹CNN的入門級教程cifar 項目。cifar 數據集是由Alex Krizhevsky Vin ...
2018-05-05 13:48 0 5665 推薦指數：
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tensorflow ----tutorials之cifar10的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）！
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Tensorflow之CNN卷積層池化層padding規則
padding的規則 · padding=‘VALID’時，輸出的寬度和高度的計算公式（下圖gif為例） 輸出寬度：output_width = （in_ ...
cifar10 error
AttributeError: 'module' object has no attribute 'SummaryWriter' tf.train.SummaryWriter改為：tf.summar ...