2016.3.29 实际运用卷积神经网络

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本文介绍了一种利用卷积神经网络解决实际问题的方法，通过Theano加速计算，并使用ReLU作为激活函数来提升模型性能。此外，还介绍了如何通过扩充数据集、采用Dropout防止过拟合以及GPU加速等技术手段提高准确率。

实际运用卷积神经网络

对于卷积神经网络来说，最重要得就是能够更好得解决问题。在实践中使用Theano进行加速计算。采用卷积神经网络，后面配合fc。

Relu作为激活函数，因为relu似乎总能够得到更好得结果。

扩充数据集。

对于fc采用dropout，因为卷积层学习得就是全局得特征，所以没必要就进行一个dropout，因为本身就不会过拟合。

采用gpu加速。

Accuracy：99.67%

看，上手也不是那么难！

 

 

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