构建多层卷积网络

最新推荐文章于 2025-05-17 14:34:57 发布

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#深度学习 #CNN

本文介绍了如何构建一个多层卷积神经网络，从权重初始化到训练模型，包括卷积、池化、多层卷积、密集连接层、Dropout以及输出层的详细步骤。权重初始化采用小正数以避免ReLU节点死亡，卷积使用1步长和0边距，池化采用2x2 max pooling。第一层和第二层卷积分别输出32和64个特征，全连接层包含1024个神经元，并在输出层前应用Dropout策略以防止过拟合。

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首先给大家来一张卷积神经网络的结构图

下面这张比较易懂

接下来具体以构建多层卷积神经网络为主，大家可以作为参考。

权重初始化

为了创建模型，需要创建大量的权重和偏置项。使用的是ReLU神经元，所以使用一个较小的正数来初始化偏置项，避免神经元节点输出恒为0。定义两个函数进行初始化。

def weight_variable(shape):
  initial = tf.truncated_normal(shape,stddev = 0.1)
  return tf.Variable(initial)

def bias_variable(shape):
  initial = tf.constant(0.1,shape = shape)
  return tf.Variable(initial)