15、深度学习中的卷积神经网络与循环神经网络

深度学习中的卷积神经网络与循环神经网络

1. 卷积神经网络基础与实践

在深度学习中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是处理图像识别等任务的强大工具。以下是一个基本的CNN模型编译和训练的代码示例：

model.compile(loss='categorical_crossentropy',             
              metrics=['accuracy'], optimizer='adadelta')    
model.fit(X_train, Y_train, batch_size=batch_size,        
        epochs=epochs, validation_split = 0.1, verbose=1) 
score = model.evaluate(X_train, Y_train, verbose=1)
print('Train accuracy:', score[1])                           
score = model.evaluate(X_test, Y_test, verbose=1) 
print('Test accuracy:', score[1])

这里的目标不是追求一个获奖的分数，而是理解整个过程，以及每一步是如何提升模型性能的。使用卷积层的一个重要好处是，通过使用较少的参数，避免了模型的过拟合。

1.1 CIFAR-10数据集上的应用

我们可以尝试将上述网络应用到CIFAR-10数据集上。之前在该数据集上