tensorflow之简单卷积神经网络（CNN）搭建

优快云博客转载示例
最新推荐文章于 2025-02-02 21:03:26 发布
转载 最新推荐文章于 2025-02-02 21:03:26 发布 · 1.1k 阅读 · 0

本文为优快云博客的一篇转载文章示例，具体内容未给出，通常会涉及信息技术领域的某个具体话题，例如编程语言、开发工具等。
《tensorflow实战》之实现简单的卷积网络（四）
qq_16540387的博客
03-16 344
一 基本概念 我们有一张的大小为1000*1000的的灰度图像，那么一张图片就有100万个像素点，输入数据的唯独也就是100万。如果我们连接一个相同大小的隐含层（100万），那么将产生100万×100万=一亿个连接。仅仅一个全连接层就超出了普通计算机的计算能力。所以，我们必须要减少训练的权重数量。减低计算的复杂度，而且，过多的连接会产生严重的过拟合，会减低模型的泛化性能。 1.感受野 图...
用Tensorflow搭建神经网络
qq_33772192的博客
04-04 2834
一、神经网络的基本框架 1.层数 （1）input layer 接受信息的神经层，负责传递信息 （2）output layer 是信息在神经元中传递和中转，分析和权衡，输出结果， （3）hidden layer 负责信息的加工处理 2.神经网络实质：梯度下降 Gradient Descent Optimation ： Newton's method ,Least Squares ...
从零开始搭建神经网络-卷积神经网络(CNN)
02-24
本文来自csdn，本文主要通过代码实例详细介绍了卷积神经网络（CNN）架构中的卷积层，池化层和全连接层，希望对您的学习有所帮助。卷积神经网络的基础内容可以参考：机器学习算法之卷积神经网络卷积神经网络一般包括卷积层，池化层和全连接层，下面分别介绍一下2.1卷积层卷积神经网络里面的这个卷积和信号里面的卷积是有些差别的，信号中的卷积计算分为镜像相乘相加，卷积层中的卷积没有镜像这一操作，直接是相乘和相加，如下图所示最左边的是卷积的输入，中间的为卷积核，最右边的为卷积的输出。可以发现卷积计算很简单，就是卷积核与输入对应位置相乘然后求和。除了图中绿颜色的例子，我们可以计算一下图中红色圈对应的卷积结果：(-
Tensorflow实现简单的卷积网络
Gavinmiaoc的博客
02-09 930
本文将使用Tensorflow实现一个简单的卷积神经网络，使用的数据集为MNIST，预期可以达到99.2%的准确率。直接上代码。1.载入数据集。import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_dat...
TensorFlow 实现简单的卷积网络
步履不停的橙子
11-20 403
《TensorFlow实战》之《TensorFlow实现卷积神经网络》 讲解如何实现一个简单的卷积神经网络,并保存训练模型实现最后的预测，使用的数据集是MNIST 网络结构：两个卷积层+一个全连接层 代码文件：creat_model_CNN.py predict.py实现详解： 1.creat_model_CNN.py"""
Tensorflow 中的卷积神经网络（CNN）
qq_44710922的博客
02-02 1052
文章介绍了卷积神经网络（CNN）在 TensorFlow 中的实现，首先解释了神经网络的基本概念，如前向传播、反向传播和更新规则。接着，介绍了卷积神经网络的关键组成部分——卷积层和池化层，讲解了它们如何通过卷积核提取局部特征并减少数据维度，提升图像处理效果。文章还通过 MNIST 数据集展示了如何使用 TensorFlow 构建经典神经网络和卷积神经网络，并比较了两者在图像分类任务中的表现，凸显了 CNN 在图像处理上的优势。
基于Tensorflow搭建CNN卷积神经网络+CK数据库实现表情识别python源码+模型.zip
10-09
基于Tensorflow搭建CNN卷积神经网络+CK数据库实现表情识别python源码+模型.zip基于Tensorflow搭建CNN卷积神经网络+CK数据库实现表情识别python源码+模型.zip基于Tensorflow搭建CNN卷积神经网络+CK数据库实现表情识别...
Tensorflow框架搭建卷积神经网络CNN训练mnist数据集
weixin_44928646的博客
02-26 1548
本文将用Tensorflow框架训练Mnist数据集，搭建卷积神经网络CNN，损失将以动态折线图方式展示。 卷积如何工作？ 首先大家看一下下面的全连接神经网络，从这张图我们知道，全连接神经网络中，每一层的每个神经元输出的特征都被下一层每一个神经元接收，公式表达为 f(wx+b),f为激活函数，w是权重，截取自标准正态分布，b为偏置，上一层的输出作为下一层的输入，即便某一个神经元的输出并没有特征...
Tensorflow2——卷积神经网络的搭建
weixin_45392405的博客
05-09 2348
Tensorflow2卷积神经网络的搭建卷积神经网络Fasion_minst识别卷积神经网络搭建代码 卷积神经网络 1、卷积神经网络 CNN最大的特点就是在于卷积的权值共享，利用空间结构减少学习的参数量，防止过拟合的同时减少计算量。在卷积神经网络中，第一个卷积层直接接受图像像素级的输入，卷积之后传给后面的网络，每一层的卷积操作相当于滤波器，对图像进行特征提取，原则上可保证尺度，平移和旋转不变性。 一般的卷积网络包含一下操作： （1）卷积。图像通过不同卷积核卷积并且加偏置（bias），提取局部特征，每一个卷积
Tensorflow下构建LSTM模型
11-19
深度学习在自然语言处理中的应用，Tensorflow下构建LSTM模型进行序列化标注
利用TensorFlow构建LSTM对多维数据进行拟合
06-19
本程序利用TensorFlow构建一个简易LSTM模型，内含对多个常见激活函数的性能的比较过程，以及本程序的运行环境。
TensorFlow实现简单的卷积网络
Mr.horse的博客
11-22 247
使用的数据集是MNIST，下载方法见之前的博客 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf mnist = input_data.read_data_sets(r"D:\PycharmProjects\tensorflow\MNIST_data", one_hot=True...
Tensorflow实战4：Tensorflow实现简单的卷积网络
I good vegetable a!
01-24 456
算法实现过程的详细介绍 这里主要讲如何用Tensorflow实现一个简单的卷积神经网络，使用的数据集为MNIST数据集，预期可以达到99.2%的准确率。这里使用2个卷积层加一个全连接层构建一个简单但是非常有代表性的卷积神经网络。 载入MNIST数据集，并设置默认的Interactive Session。 #2个卷积加一个全连接的神经网络 from tensorflow.examples.tut...
tensorflow：3)实现简单的卷积网络
Javis486的专栏
06-01 1335
tensorflow：3)实现简单的卷积网络
tensorflow实现简单的卷积神经网络CNN
一千零一夜的博客
03-16 429
  # encoding:utf-8 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) sess = tf.InteractiveSession() ...
手把手教你用 TensorFlow 实现卷积神经网络（附代码）
weixin_34122604的博客
08-02 1460
在知乎上看到一段介绍卷积神经网络的文章，感觉讲的特别直观明了，我整理了一下。首先介绍原理部分。 通过一个图像分类问题介绍卷积神经网络是如何工作的。下面是卷积神经网络判断一个图片是否包含“儿童”的过程，包括四个步骤： ● 图像输入（InputImage） ● 卷积（Convolution） ● 最大池化（MaxPooling） ● 全连接神经网络（Fu...
《tensorflow实战》学习3——实现简单的卷积神经网络
老笨妞
08-03 1224
一．知识点总结 1.      卷积神经网络出现的初衷是降低对图像的预处理，避免建立复杂的特征工程。因为卷积神经网络在训练的过程中，自己会提取特征。 2.      灵感来自于猫的视觉皮层研究，每一个视觉神经元只会处理一小块区域的视觉图像，即感知野。放到卷积神经网络里就是每一个隐含节点只与设定范围内的像素点相连（设定范围就是卷积核的尺寸），而全连接层是每个像素点与每个隐含节点相连。这种感知野也
Tensorflow实现一个简单的卷积神经网络
u012113559的博客
08-04 780
今天对照Tensorflow的书，实现了一个简单的卷积神经网络。基于MNIST数据集。 在神经网络还未出现之前，在处理图像的问题上都是使用的特征工程（如SIFT）。特征工程是有局限性的。CNN被用于图像处理，不需要将特征提取和分类训练两个过程分开，它在训练时就自动提取了最有效的特征。 卷积神经网络由多个卷积层构成，每个卷积层通常会进行如下操作： 1. 使用多个卷积核进行滤波，并加bias，提...
基于Tensorflow搭建卷积神经网络CNN(服装分类)
最新发布
11-20
基于TensorFlow搭建用于服装分类的卷积神经网络（CNN）可按以下步骤进行： ### 1. 导入必要的库 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ``` ### 2. 加载和预处理数据 可以使用Fashion MNIST数据集，它包含了不同类型的服装图像。 ```python # 加载数据集 fashion_mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data() # 数据预处理 train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1)) train_images = train_images / 255.0 test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1)) test_images = test_images / 255.0 ``` ### 3. 构建卷积神经网络模型 构建一个类似VGG的结构，即卷积层与池化层反复堆叠，然后经过全连接层，最后用softmax映射为每个类别的概率。 ```python model = models.Sequential() # 卷积层 model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))) # 池化层 model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) # 展平层 model.add(layers.Flatten()) # 全连接层 model.add(layers.Dense(64, activation='relu')) # 输出层，使用softmax model.add(layers.Dense(10, activation='softmax')) ``` ### 4. 编译模型 ```python model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) ``` ### 5. 训练模型 ```python history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_images, test_labels)) ``` ### 6. 评估模型 ```python test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2) print(f'Test accuracy: {test_acc}') ``` ### 7. 预测 ```python predictions = model.predict(test_images) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值