• 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)及其實踐
  • 一、CNN 的基礎(chǔ)概念先行
    • 1.1 CNN 的基本結(jié)構(gòu)簡介
    • 1.2、認(rèn)識卷積
    • 1.3、CNN 中的卷積層
    • 1.4、CNN 中的池化層
  • 二、在 TensorFlow 中使用卷積的相關(guān)函數(shù)簡介
    • 2.1 常用基礎(chǔ)函數(shù)
    • 2.2 卷積相關(guān)函數(shù)
    • 2.3 對于卷積和池化操作的直觀代碼理解
  • 三、代碼 CNN 實戰(zhàn)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)及其實踐

一、CNN 的基礎(chǔ)概念先行

1.1 CNN 的基本結(jié)構(gòu)簡介

• 首先，我們應(yīng)該明確 CNN 是被成功應(yīng)用的 DNN 模型之一,它們并不獨立。特別是針對圖片類數(shù)據(jù)集的時候，我們發(fā)現(xiàn)針對一張 28 x 28 (784)像素的圖片喂給 全連接網(wǎng)絡(luò)需要優(yōu)化的參數(shù)就有 397510 個參數(shù)(近40萬)。如下圖,故如果我們將真實生活中的高分辨率的彩色圖像直

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的卷积神经网络(CNN)及其实践的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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