15- 深度学习之神经网络核心原理与算法-多gpu实现CNN图片分类
使用TensorFlow中的卷积神经网络CNN对于图片进行分类。 简介 CIFAR-10 每张图片: (32,32) 六万张 mark 十种分类 训练集: 五万张 测试集: 一万张 汽车 手机 鸟 猫 等。 图片 彩色 (32,32) 我们将要使用的卷积神经网络的网络结构: mark mark 从下往上看: 卷积1 - 池层1 - 归一化1 - 卷积2 - 归一化2 - 池层2 - 全连接层3 全
相关文章
- 1. 深度学习之神经网络核心原理与算法-caffe&keras框架图片分类
- 2. 12- 深度学习之神经网络核心原理与算法-Softmax
- 3. 深度学习之神经网络（CNN/RNN/GAN）算法原理+实战
- 4. 深度学习之神经网络(CNN/RNN/GAN)算法原理+实战
- 5. 神经网络与深度学习——图片分类（CS231n）
- 6. 【神经网络与深度学习】卷积神经网络（CNN）
- 7. 深度学习算法实践10---卷积神经网络（CNN）原理
- 8. 深度学习之 神经网络算法原理
- 9. 深度学习经典算法——CNN（卷积神经网络）1
- 10. 深度学习（DL） 卷积神经网络（CNN） 从原理到实现
- 更多相关文章...
- • PHP 获取图像宽度与高度 - PHP参考手册
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • 算法总结-深度优先算法
- • Kotlin学习（二）基本类型
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章