原文:基於tensorflow2.0和cifar100的VGG13網絡訓練

VGG是 年ILSVRC圖像分類競賽的第二名,相比當年的冠軍GoogleNet在可擴展性方面更勝一籌,此外,它也是從圖像中提取特征的CNN首選算法,VGG的各種網絡模型結構如下: 今天代碼的原型是基於VGG ,也就是上圖的B類,可以看到它的參數量是很可觀的。 因為設備和時間問題,網絡並沒有訓練完成,但是已經看到參數變化的效果。 畢竟VGG團隊在最初訓練時使用 塊顯卡並行計算還訓練了 周,雖然當今顯 ...

2020-02-10 22:12 1 1063 推薦指數:

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CIFAR100VGG13實戰

目錄 CIFAR100 13 Layers cafar100_train CIFAR100 13 Layers cafar100_train ...

Wed May 29 03:33:00 CST 2019 0 1421
tensorflow2.0——ShortCut結構、BottleNeck結構與ResNet50網絡

一、ShortCut結構   ResNet神經網絡中有一種ShortCut Connection網絡結構,主要用的是跳遠連接的方式來解決深層神經網絡退化的問題,在跳遠連接的后需要對輸入與激活前的值進行相加,激活前的值y可能與輸入值的shape相同(稱為identity block),也可能不 ...

Wed Dec 09 00:50:00 CST 2020 0 636
Tensorflow2.0學習(5)---神經網絡訓練過程

來自書籍:TensorFlow深度學習 一、神經網絡介紹 1、全連接層(前向傳播) (1)張量方式實現:tf.matmul (2)層方式實現: ① layers.Dense(輸出節點數,激活函數),輸入節點數函數自動獲取 fc.kernel:獲取權值 ...

Thu Mar 26 01:34:00 CST 2020 0 1551
 
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