32、构建实用卷积神经网络：VGG - Face 与 VGG - Face Lite

构建实用卷积神经网络：VGG - Face 与 VGG - Face Lite

在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）是图像识别和分类的强大工具。本文将详细介绍如何构建一个优化的 CNN 模型，用于 CIFAR - 10 图像数据集的分类任务，包括模型构建、训练、测试和评估等步骤。

1. 模型构建

首先，我们来看模型的构建部分。以下是一段代码，展示了如何构建一个 CNN 模型的全连接层：

full4 = tf.contrib.layers.fully_connected(inputs=full3, num_outputs=1024, 
                                         activation_fn=tf.nn.relu)
full4 = tf.nn.dropout(full4, keep_prob)
full4 = tf.layers.batch_normalization(full4)        
out = tf.contrib.layers.fully_connected(inputs=full4, num_outputs=10, 
                                        activation_fn=None)
return out

这段代码实现了以下功能：
- tf.contrib.layers.fully_connected ：创建一个全连接层，将前一层的输出 full3 连接到 1024 个神经元，并使用 ReL