卷積神經網絡的一些經典網絡（Lenet，AlexNet，VGG16，ResNet）
LeNet – 5網絡 網絡結構為： 輸入圖像是：32x32x1的灰度圖像 卷積核：5x5，stride=1 得到Conv1：28x28x6 池化層：2x2，stride=2 （池化之后再經過激活函數sigmoid） 得到Pool1：14x14x6 卷積核：5x5，stride ...
原文：1.keras實現-->使用預訓練的卷積神經網絡(VGG16)
VGG 內置於Keras，可以通過keras.applications模塊中導入。 將VGG 卷積實例化： weights：指定模型初始化的權重檢查點 include top: 指定模型最后是否包含密集連接分類器。默認情況下，這個密集連接分類器對應於ImageNet的 個類別。如果打算使用自己的密集連接分類器，可以不適用它，置為False。 input shape: 是輸入到網絡中的圖像張量的形狀 ...
2018-11-14 20:49 0 719 推薦指數：
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