Tensorflow卷积神经网络实例
CNN最大的特点在于卷积的权值共享结构，可以大幅减少神经网络的参数量，防止过拟合的同时又降低了神经网络模型的复杂度。在CNN中，第一个卷积层会直接接受图像像素级的输入，每一个卷积操作只处理一小块图像，进行卷积变化后再传到后面的网络，每一层卷积都会提取数据中最有效的特征。这种方法可以提取到图像中最基础的特征，比如不同方向的边或者拐角，而后再进行组合和抽象形成更高阶的特征。
一般的卷积神经网络由多个卷积层构成，每个卷积层中通常会进行如下几个操作：
图像通过多个不同的卷积核的滤波，并加偏置（bias），特取出局部特征，每个卷积核会映射出一个新的2D图像。
将前面卷积核的滤波输出结果，进行
文件下载
评论信息
其他资源
- PDFLib v4.0.2.0珍藏版
- 微波器件测量手册 矢量网络分析仪高级测量技术指南
- openmv识别物块颜色，并输出物块距离
- Matlab实现遗传算法（二进制编码）
- gVim配置文件
- HT-001 RN8209电表套件(STM32带电能)，2017.12.04
- 数据结构遍历二叉树算法C语言版(附完成版实验报告)
- 老男孩python全栈开发学习笔记文字整理
- 共振增强的中红外双光子探测器
- 浙江大学《结构力学》历年考研试卷真题.pdf
- twelve_de_eleven-bank_project-master.zip
- RTT_FinshDemo210214.zip
- docker.zip
- bootstrap做登录注册页面带验证
- 《C++面向对象程序设计》PPT课件_李晋江
- js导航菜单左侧竖纵向二级导航菜单可点击展开与收缩子菜单
- Lenovo Z400/Z500/P500 BIOS官方固件v1.21
- 单片机控制1602液晶滚动显示字符
- 智能变电站一体化监控系统设备及功能检测方案(V2.0)版
- Dreamweaver大作业-静态网站（原创）
- 面向资源的架构（ROA）
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明