原文:基於cifar10實現卷積神經網絡圖像識別

過程: View Code 結果: 分析: cifar 數據集比mnist數據集更完整也更復雜,基於cifar數據集進行 分類比mnist有更高的難度,整體的准確率和召回率都普遍偏低,但適當的增加迭代次數和卷積核的大小有助於提升准確度,大概能到 ,要想獲得更高的准確度可以增加訓練集的數量 ...

2018-12-14 20:38 0 1471 推薦指數:

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卷積神經網絡圖像識別

卷積神經網絡圖像識別 我們介紹了人工神經網絡,以及它的訓練和使用。我們用它來識別了手寫數字,然而,這種結構的網絡對於圖像識別任務來說並不是很合適。本文將要介紹一種更適合圖像、語音識別任務的神經網絡結構——卷積神經網絡(Convolutional Neural Network, CNN)。說卷積 ...

Thu Jan 17 16:26:00 CST 2019 0 7743
tensorflow學習筆記——圖像識別卷積神經網絡

  無論是之前學習的MNIST數據集還是Cifar數據集,相比真實環境下的圖像識別問題,有兩個最大的問題,一是現實生活中的圖片分辨率要遠高於32*32,而且圖像的分辨率也不會是固定的。二是現實生活中的物體類別很多,無論是10種還是100種都遠遠不夠,而且一張圖片中不會只出現一個種類的物體 ...

Tue Aug 13 18:15:00 CST 2019 1 1865
python: 神經網絡實現MNIST圖像識別

神經網絡輸入層神經單元個數:784 (圖像大小28*28) 輸出層 :1010個類別分類,即10個數字) 隱藏層個數 ...

Sun Sep 01 05:11:00 CST 2019 0 742
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tensorflow之cifar10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
卷積神經網絡入門案例-數字圖像識別

  卷積層的原理和優點     在普通的全連接神經網絡基礎上,加上了卷積層,卷積層可以把低級別的特征逐步提取成為高級別特征的能力,是實現圖像識別、語音識別等人工智能應用的基本原理。所以,由於卷積層這個能自主從原始的數據開始逐步發現特征並最終解決問題的能力,所以卷積層特別適合處理像圖片、視頻、音頻 ...

Wed Jul 31 00:34:00 CST 2019 0 1809
CNN 卷積神經網絡 手寫數字 圖像識別 (深度學習)

@ 目錄 ✌ 卷積神經網絡手寫數字圖像識別 1、✌ 導入相關庫 2、✌ 導入手寫數據集 3、✌ 定義數據包裝器 4、✌ 查看數據維度 5、✌ 定義卷積網絡層 6、✌ 定義模型與損失函數、優化器 7、✌ 訓練 ...

Wed Apr 28 05:11:00 CST 2021 0 257
 
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