cnn 图像分类PPTcnn 图像分类PPTcnn 图像分类PPTcnn 图像分类PPTcnn 图像分类PPTcnn 图像分类PPTcnn 图像分类PPTcnn 图像分类PPTcnn 图像分类PPTcnn 图像分类PPT
2021-12-21 12:41:08
4.79MB
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这是一个有关于基于深度学习的图相匹配，采用深度学习的训练进行图像匹配训练
2021-09-28 14:06:04
6.45MB
利用卷积神经网络训练图像数据分为以下几个步骤
1.读取图片文件
2.产生用于训练的批次
3.定义训练的模型（包括初始化参数，卷积、池化层等参数、网络）
4.训练
1 读取图片文件
def get_files(filename):
class_train = []
label_train = []
for train_class in os.listdir(filename):
for pic in os.listdir(filename+train_class):
class_train.append(filename+train_class+'/'+pic)
la
2021-09-24 20:52:07
78KB
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CNN图像分类
在这个项目中，对图像分类的优化算法进行了研究。 卷积神经网络已被用来学习每组图像中存在的特征。 该项目还对网络学习的功能进行了研究。 该项目是使用Keras库实现的。
项目完成后得出的结论是：
正如我们在ADAM优化程序中看到的那样，训练数据过拟合，因此我们在训练数据集中获得了99％的准确性。 但是在验证数据集中，我们得到的最终精度约为83％。 由于数据过拟合，我们可以得出结论，该模型将记住输入图像模式，而不是从输入图像中学习。 因此，由于这个原因，我们在执行“ model.fit”函数时会不断减少训练损失，并增加验证损失。
在使用RMSProp优化器的情况下，训练精度会稳步提高，但由于训练精度不是很高，因此该模型确实适合数据。 验证准确性从头开始增加，并在一定时间后达到饱和。 在观察训练和验证损失图时，我们可以看到，两种损失都随着验证损失的尖峰增加而稳步下降。
使
2021-07-19 23:24:32
1.35MB
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