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：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 TensorFlow . 快速搭建神經網絡：tf.keras 下面主要介紹： .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 .經典卷積網絡的搭建：LeNet AlexNet VGGNet InceptionNet ResNet。 卷積神經網絡主要模塊 . 卷積 Convolutional eg： . 批標准化 Batch Normali ...
2020-08-04 16:25 0 3958 推薦指數：
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