6、卷积神经网络（CNN）实战指南

卷积神经网络（CNN）实战指南

1. 准备工作

在开始构建卷积神经网络（CNN）之前，我们需要准备好相关的数据集。这里使用的是 CIFAR - 10 数据集，需要将其下载并加载到 R 环境中。该数据集中的图像尺寸为 32 x 32 像素。

2. 定义 CNN 分类器的配置

以下是 CNN 分类器的详细配置：
1. 输入图像信息 ：
- 每个输入图像（CIFAR - 10）大小为 32 x 32 像素，可分为 10 个类别。

img_width <- 32
img_height <- 32
img_shape <- c(img_width, img_height)
num_classes <- 10

2. 图像通道信息 ：CIFAR - 10 数据集的图像有三个通道（红、绿、蓝）。

num_channels <- 3

3. 图像存储信息 ：图像存储在一维数组中，数组长度为 img_size_flat 。

img_size_flat <- img_width * img_height * num_channels