Tensorflow2.0與Keras搭建個性化神經網絡模型
Keras是基於Tensorflow（以前還可以基於別的底層張量庫，現在已並入TF）的高層API庫。它幫我們實現了一系列經典的神經網絡層（全連接層、卷積層、循環層等），以及簡潔的迭代模型的接口，讓我們能在模型層面寫代碼，從而不用仔細考慮模型各層張量之間的數據流動。 但是，當我們有了全新 ...
原文：TensorFlow2.0——Sequential模型與函數式API構建神經網絡結構
一 數據集與模型的介紹 數據集的來源是Fashion MNIST數據集，Fashion MNIST是衣物圖數據，該數據集包含 個類別的 , 個灰度圖像。我們用這個數據構建一個神經網絡模型，並訓練它，模型的結構為input ，layer ，output 。 數據集的圖像以低分辨率 x 像素 展示了單件衣物，如下所示： 二 Sequential序列化模型 網絡結構的構建 tensorflow中構建網絡 ...
2020-11-18 18:18 0 589 推薦指數：
相關推薦
神經網絡中的優化器 (tensorflow2.0)
在定義了損失函數之后，需要通過優化器來尋找最小損失，下面介紹一些常見的優化方法。 (BGD，SGD，MBGD，Momentum，NAG，Adagrad，Adadelta，RMSprop，Adam，Adamax，Nadam) 1 梯度下降法 (Gradient Descent，GD) 1.1 ...
TensorFlow2.0學習（7）---卷積神經網絡
來自書籍：TensorFlow深度學習 一、卷積神經網絡 1、卷積層 卷積核：kernel 步長：stride 填充：padding padding = same：如步長=2，卷積核掃描結束后還剩 1 個元素，不夠卷積核掃描了，這個時候就在后面補 1 個零，補完 ...
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 ...
神經網絡結構及模型訓練（筆記）
一、神經網絡 1、人工神經元 神經網絡由很多的節點構成，這些節點又叫做人工神經元（或神經元） 他的結構如圖所示： x1~xn是輸入信號 wij代表從神經元j到神經元i的連接權值 θ表示一個閾值 ( threshold )，或稱為偏置( bias ) 神經元i的輸出與輸入的關系表示 ...
tensorflow2.0——經典網絡結構LeNet-5、AlexNet、VGGNet-16
一、LeNet-5 Lenet-5的結構很簡單，但是包含神經網絡的基本結構，用的是5*5卷積和平均池化，可以用來作為簡單的練習，其結構圖下： 代碼： 二、AlexNet 相較於LeNet-5，AlexNet有比較大的特點 ...
AlexNet神經網絡結構
Alexnet是2014年Imagenet競賽的冠軍模型，准確率達到了57.1%, top-5識別率達到80.2%。 AlexNet包含5個卷積層和3個全連接層，模型示意圖： 精簡版結構： conv1階段 輸入數據：227×227×3 卷積核：11×11×3；步長 ...
如何設計神經網絡結構
start small gradually increase the model size small parameter, deep is better than wider; dee ...