12、计算机视觉中的深度学习：卷积神经网络详解与小数据集训练策略

cloud

于 2025-10-26 13:45:16 发布

阅读量13

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：深度学习实战指南文章标签：卷积神经网络 CNN 计算机视觉

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/cloud/article/details/154815029

深度学习实战指南专栏收录该内容

31 篇文章 ¥499.90

订阅专栏¥69.90

会员秒杀 ¥9.9 重磅福利

超级会员免费看

计算机视觉中的深度学习：卷积神经网络详解与小数据集训练策略

1. 卷积神经网络基础

在计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）展现出了卓越的性能。以MNIST数据集为例，我们可以看到CNN相较于传统的全连接网络有着显著的优势。

以下是对MNIST数据集进行预处理和模型训练的代码：

train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1))
train_images = train_images.astype('float32') / 255
test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1))
test_images = test_images.astype('float32') / 255
train_labels = to_categorical(train_labels)
test_labels = to_categorical(test_labels)
model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, batch_size=64)

评估模型在测试数据上的表现：