Tensorflow之卷積神經網絡（CNN）
前饋神經網絡的弊端 前一篇文章介紹過MNIST，是采用的前饋神經網絡的結構，這種結構有一個很大的弊端，就是提供的樣本必須面面俱到，否則就容易出現預測失敗。如下圖： 同樣是在一個圖片中找圓形，如果左邊為訓練樣本，右邊為測試樣本，如果只訓練了左邊的情況，右邊的一定會預測錯誤，然而在我們人眼看 ...
原文：卷積神經網絡CNN （Tensorflow 2.1）
很玄學，沒有修改參數，在test上的准確率從 多變為 . 了 參考鏈接： 簡單粗暴Tensorflow ，狂吹 ...
2020-03-15 19:56 0 633 推薦指數：
相關推薦
CNN卷積神經網絡代碼實現【基於Python,Tensorflow】
一.概述 卷積神經網絡【Convolutional Neural Networks,CNN】是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網絡【Feedforward Neural Networks】是深度學習的代表算法之一。卷積神經網絡具有表征學習【representation ...
TensorFlow框架(4)之CNN卷積神經網絡詳解
1. 卷積神經網絡 1.1 多層前饋神經網絡 多層前饋神經網絡是指在多層的神經網絡中，每層神經元與下一層神經元完全互連，神經元之間不存在同層連接，也不存在跨層連接的情況，如圖 11所示。 圖 11 對於上圖中隱藏層的第j個神經元的輸出可以表示為： 其中，f是激活函數，bj ...
深度學習之卷積神經網絡CNN及tensorflow代碼實例
深度學習之卷積神經網絡CNN及tensorflow代碼實例 什么是卷積？ 卷積的定義 從數學上講，卷積就是一種運算，是我們學習高等數學之后，新接觸的一種運算，因為涉及到積分、級數，所以看起來覺得很復雜 ...
TensorFlow 2.0 搭建卷積神經網絡 (CNN)
關於 CNN 基礎理論可見：卷積神經網絡 TensorFlow2.0 快速搭建神經網絡：tf.keras 下面主要介紹：1.搭建卷積神經網絡的主要模塊：卷積、批標准化、激活、池化、全連接； 2.經典卷積網絡的搭建：LeNet、AlexNet、VGGNet ...
卷積神經網絡(CNN)
卷積神經網絡(CNN) 在前面我們講述了DNN的模型與前向反向傳播算法。而在DNN大類中，卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks，以下簡稱CNN)是最為成功的DNN特例之一。CNN廣泛的應用於圖像識別，當然現在也應用於NLP等其他領域，本文我們就對CNN的模型 ...
卷積神經網絡（CNN）
1. 卷積神經網絡結構介紹 卷積神經網絡 – CNN 最擅長的就是圖片的處理。它受到人類視覺神經系統的啟發。 CNN 有2大特點： 能夠有效的將大數據量的圖片降維成小數據量 能夠有效的保留圖片特征，符合圖片處理的原則 目前 CNN 已經得到了廣泛的應用，比如：人臉識別 ...
tensorflow學習筆記五：mnist實例--卷積神經網絡(CNN）
mnist的卷積神經網絡例子和上一篇博文中的神經網絡例子大部分是相同的。但是CNN層數要多一些，網絡模型需要自己來構建。 程序比較復雜，我就分成幾個部分來敘述。 首先，下載並加載數據： 定義四個函數，分別用於初始化權值W，初始化偏置項b, 構建卷積層和構建池化層 ...