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利用TensorFlow1.0搭建卷積神經網絡用於識別MNIST數據集,算是深度學習里的hello world吧。雖然只有兩個卷積層,但在訓練集上的正確率已經基本達到100%了。 代碼如下: 訓練一共訓練了3個多小時,訓練效果應當很棒。 但在測試集上,由於一次直接讀入10000 ...
卷積神經網絡(Convolutional Neural Network, CNN)是一種前饋神經網絡, 在計算機視覺等領域被廣泛應用. 本文將簡單介紹其原理並分析Tensorflow官方提供的示例. 關於神經網絡與誤差反向傳播的原理可以參考作者的另一篇博文BP神經網絡與Python實現. 了解 ...
一個小區域的均值 ,全連接層:類似於普通的神經網絡,將最后的比如120*1的列向量全連接映射到80*1 ...
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 ...
1、知識點 2、代碼 3、發展歷程 4、卷積與池化輸出矩陣維度計算公式 5、損失計算-交叉熵損失公式 6、SoftMax回歸計算公式 7、激活函數-Relu ...
先簡單理解一下卷積這個東西。 (以下轉自https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/54729807 知乎是個好東西) 1.知乎上排名最高的解釋 首先選取知乎上對卷積物理意義解答排名最靠前的回答。 不推薦用“反轉/翻轉/反褶/對稱 ...