深度學習原理與框架-卷積神經網絡-cifar10分類(圖片分類代碼) 1.數據讀入 2.模型構建 3.模型參數訓練
卷積神經網絡：下面要說的這個網絡，由下面三層所組成 卷積網絡：卷積層 + 激活層relu+ 池化層max_pool組成 神經網絡：線性變化 + 激活層relu 神經網絡： 線性變化(獲得得分值) 代碼說明： 代碼主要有三部分組成 第一部分： 數據讀入 第二部分：模型的構建，用於生成 ...
原文：深度學習原理與框架-卷積網絡細節-數據增強策略 1.翻轉 2.隨機裁剪 3.平移 4.旋轉角度
數據增強表示的是，在原始圖像的基礎上，對數據進行一定的改變，增加了數據樣本的數量，但是數據的標簽值並不發生改變， 圖片中可以看出對貓這張圖片進行了灰度值的變化，但是貓的標簽並沒有發生改變 常見的數據增強的策略： . Horizontal flips 翻轉， 左右翻轉，將左邊的像素點放在右邊，將右邊的像素點放在左邊 .Random crops scales 隨機選取與裁剪， 圖中使用 的矩形框，進行 ...
2019-03-12 09:31 0 754 推薦指數：
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深度學習（二）神經網絡中的卷積和反卷積原理
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