Tensorflow框架卷积神经网络CNN中遇到的问题及解决

最新推荐文章于 2025-08-10 21:16:12 发布
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#CNN #卷积神经网络 #深度学习

本文探讨了在Tensorflow框架下卷积神经网络（CNN）使用过程中遇到的常见问题，包括卷积层的移动方式、神经元数量确定、全连接层的理解以及数据读取、模型保存和Python报错等实际操作问题。通过实例解析和参考资料，为初学者提供了解决这些问题的思路和方法。

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  • CNN的原理

https://blog.youkuaiyun.com/v_july_v/article/details/51812459

不理解的点：

1、卷积的时候窗口是怎么移动的？步长是否会受限制？

移动可以一个一个位移也可以跳跃，步长参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22038289【存疑】

2、卷积层每层神经元输入输出个数是怎么确定的？

首先了解各层参数和链接个数的计算：https://blog.youkuaiyun.com/dc

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【我的TensorFlow之路·4】关于CNN的一些细节问题
郑雨薇的博客
09-05 1057
本系列日记GitHub： https://github.com/zhengyuv/MyTFRoad 欢迎follow和star。        看CNN相关的东西也有一段时间了，但总是感觉深入不进去，这次又读《面向机器智能的TensorFlow实践》这本书，补充了一些知识漏洞，以前不太注意的，或者直接拿来用的一些东西，现在有了更深入的了解。 1.步长        设置步长是一种调整...
记录 训练卷积神经网络时遇到的问题
wws_922的博客
09-11 3462
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简单CNN卷积神经网络搭建 TensorFlow
qq_37497875的博客
11-10 2837
对于神经网络搭建首先要了解
卷积神经网络（CNN）入门常见问题解答
CV在读
04-07 2871
目录 什么是神经元？ 激活函数的作用？ 什么是神经网络？ CNN怎么进行识别？ 计算机如何识别图像？ CNN如何更准确人性化的对比图像？ 什么是卷积操作？ 感谢作者： CNN笔记：通俗理解卷积神经网络_v_JULY_v的博客-优快云博客_卷积神经网络通俗理解 什么是神经元？ 神经网络由大量的神经元相互连接而成。每个神经元接受线性组合的输入后，最开始只是简单的线性加权，后来给每个神经元加上了非线性的激活函数，从而进行非线性变换后输出。每两个神经元之间的连接代表加权值，称...
Tensorflow搭建卷积神经网络问题及解决
天然玩家的博客
10-04 789
本文针对使用Tensorfolw搭建卷积神经网络遇到的问题进行解析和解决。 问题1 ValueError: Only call `softmax_cross_entropy_with_logits` with named arguments (labels=..., logits=..., ...) 【原因】 #softmax_cross_entropy_with_logits未指定logi...
TensorFlow实现卷积神经网络CNN
09-20
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一种深度学习架构，它在图像识别、视频分析、音频信号处理和文本数据处理等多个领域有广泛的应用。CNN通过权值共享、局部连接和池化层的设计理念，大大降低了...
Tensorflow 中的卷积神经网络（CNN）
qq_44710922的博客
02-02 985
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。
TensorFlow keras卷积神经网络 添加L2正则化方式
09-16
本文将详细探讨如何在TensorFlow Keras框架中为卷积神经网络（CNN）添加L2正则化。 L2正则化是通过在损失函数中添加权重参数的平方和来实现的，其目的是限制模型权重的大小，防止模型过于复杂。在Keras中，我们可以...
动物识别Python+卷积神经网络+TensorFlow-卷积神经网络项目资源
06-20
本项目资源主要关注的是如何利用Python语言、TensorFlow框架以及卷积神经网络（CNN）来进行动物图像的识别，这是深度学习应用中的一个重要分支，对于促进人工智能在生态监测、野生动物保护等领域的应用具有重要意义...
tensorflow的CNN网络趟坑经验（持续更新）
琅澐亭
11-15 433
权重初始化 如果激活函数使用sigmoid和tanh，则最好使用xavir tf.contrib.layers.xavier_initializer(uniform=True, seed=None, dtype=tf.float32) 如果使用relu，则最好使用he initial tf.contrib.layers.variance_scaling_initializer(unifo...
tensorflow官方样例 CNN网络
02-05
tensorflow给出的官方样例，基本的CNN网络解决mnist问题
【Tensorflow】报错：ValueError: At least two variables have the same name
小白兔的窝
06-03 1万+
案例1 问题描述： import tensorflow as tf with tf.Session() as sess: var = tf.Variable(42, name='var') sess.run(tf.global_variables_initializer()) tf.train.export_meta_graph('file.meta') with
tensorflow之简单卷积神经网络（CNN）搭建
xuan_zizizi的博客
09-03 1万+
本篇文章采用cnn搭建来实现对mnist数据集的分类，增加了卷积运算。
理解卷积神经网络？看这篇论文就够了
weixin_33860737的博客
12-31 4053
南洋理工大学的综述论文《Recent Advances in Convolutional Neural Networks》对卷积神经网络的各个组件以及进展情况进行总结和解读，其中涉及到 CNN 中各种重要层的数学原理以及各种激活函数和损失函数。机器之心技术分析师对该论文进行了解读。论文地址：https://arxiv.org/abs/1512.07108引言近段时间来，深度 CNN 已经在多个深度...
论文 | Predicting Mortgage Default Using Convolutional Neural Networks
蕾欧娜与26的博客
06-19 325
本篇博客是对之前阅读的论文的一个介绍，该论文是采用 CNN 模型来对抵押贷款违约进行预测。 论文信息 论文题目：Predicting Mortgage Default Using Convolutional Neural Networks 发表期刊：Expert Systems With Applications 发表年份：2018年 1. 摘要 本文采用卷积神经网络的方法根据用户的交易数据预测抵押贷款违约，用到了时间序列。和之前研究相比不同的地方有： 数据只采用了交易数据的相关信息，（之前的文章采用相似
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满城风絮
12-31 2065
在http://blog.youkuaiyun.com/piaoxuezhong/article/details/78916872中，softmax分类器准确性优于两层神经网络结构的结果，之前在cs231n课程中，老师提到了这一点，神经网络层数达到一定复杂度后，神经网络才能发挥出比较大的优越性能，本篇使用TensorFlow实现卷积神经网络（CNN），测试一下效果。 参考： h
【深度学习新浪潮】遥感图像风格化迁移研究工作介绍
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遥感图像风格化迁移是将艺术风格（如油画、素描、赛博朋克等）迁移到遥感图像中，同时保留其地理结构和关键地物信息的技术。由于遥感图像具有分辨率高、地物结构复杂（如建筑、道路、植被等）、可能包含多光谱信息等特点，其风格化迁移与自然图像相比存在特殊挑战（如需避免破坏地理特征的可识别性）。以下从方法、研究进展、代码与数据三个方面进行说明。
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