• 卷積神經網絡(CNN)及其實踐
  • 一、CNN 的基礎概念先行
    • 1.1 CNN 的基本結構簡介
    • 1.2、認識卷積
    • 1.3、CNN 中的卷積層
    • 1.4、CNN 中的池化層
  • 二、在 TensorFlow 中使用卷積的相關函數簡介
    • 2.1 常用基礎函數
    • 2.2 卷積相關函數
    • 2.3 對于卷積和池化操作的直觀代碼理解
  • 三、代碼 CNN 實戰

卷積神經網絡(CNN)及其實踐

一、CNN 的基礎概念先行

1.1 CNN 的基本結構簡介

• 首先，我們應該明確 CNN 是被成功應用的 DNN 模型之一,它們并不獨立。特別是針對圖片類數據集的時候，我們發現針對一張 28 x 28 (784)像素的圖片喂給 全連接網絡需要優化的參數就有 397510 個參數(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

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

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