卷積神經網絡對圖片分類-中
接上篇：卷積神經網絡對圖片分類-上 5 池層（Pooling Layers） 池層通常用在卷積層之后，池層的作用就是簡化卷積層里輸出的信息, 減少數據維度，降低計算開銷，控制過擬合。 如之前所說，一張28X28的輸入圖片，經過5X5的過濾器后會得到一個24X24的特征圖像，繼續 ...
原文：將圖片集使用迭代器，分batch輸入到卷積神經網絡中
問題來源：寫了一個神經網絡，需要用的測試集是本地圖片。 第一次嘗試解決：將本地圖片讀取，亂序，存成npz形式的文件。在第二次使用時，load這個npz文件。但這個方法針對圖片量比較大的情況沒辦法應對，圖片大小超過電腦內存。 第二次嘗試解決：嘗試將文件分批存儲成npz形式，一次讀取數據進行訓練，但是在keras平台下難以訓練。 第三次嘗試解決：采用迭代器分批讀取數據，使用fit generator分 ...
2019-03-08 16:50 0 582 推薦指數：
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