从mnist下载手写数字图片数据集，图片为28*28，将每个像素的颜色（0到255）改为（0倒1），将标签y变为10个长度，若为1，则在1处为1，剩下的都标为0。 接下来搭建CNN 卷积->池化->卷积->池化 使图片从（1,28,28）->（32,28,28）->（32,14,14）-> (64, ...
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2018-09-07 14:15:57
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#卷积神经网络cnn import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #数据包,如果没有自动下载 number 1 to 10 data mnist = input_data.rea... ...
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2018-09-05 21:53:50
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全连接层网络结构：神经网络每两层之间的所有结点都是有边相连的。 卷积神经网络：1.输入层 2.卷积层：将神经网络中的每一个小块进行更加深入地分析从而得到抽象程度更高的特征。 3 池化层：可以认为将一张分别率较高的图片转化为分别率较低的图片，通过池化层，可以进一步缩小最后全连接层中节点的个数，从而达到 ...
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2018-09-05 12:49:17
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使用captcha.image.Image 生成随机验证码，随机生成的验证码为0到9的数字，验证码有4位数字组成,这是一个自己生成验证码，自己不断训练的模型 使用三层卷积层，三层池化层，二层全连接层来进行组合 第一步：定义生成随机验证码图片 第二步： 生成训练样本 第三步： 定义CNN，这里的CNN ...
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2018-09-03 13:51:04
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随着深度学习的普及开来，设计一个网络结构变得越来越“简单”，如果一个新的网络只是简单的卷积、池化、全连接，改改其中的参数，那就大错特错了。所以网络在应用中，往往要面临的问题是：如何设计一个好的网络结构。 目前常见的网络结构：AlexNet、ZF、GoogLeNet、VGG、ResNet等等都可谓曾一 ...
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2018-09-03 13:50:10
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conv ：卷积层(2d就是二维平面的) kernel_size 卷积核大小 stride 每次移动的步长 padding 四周填充的大小，注意是四周所以在算下一层的向量维度时要将padding 乘以 2 maxpool2d 二维平面的池化层 dense：全链接层 Linear 一层神经元 输入维数 ...
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2018-09-02 14:32:38
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我们使用的VGG模型是别人已经训练好的一个19层的参数所做的一个模型 第一步：定义卷积分部操作函数 第二步：定义卷积操作函数 第三步： 构造文件路径 第四步：训练模型，输出特征图像 ...
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2018-09-01 20:32:19
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一. DbUtils核心API 1. QueryRunner update方法 query方法 2. 各种Handler都实现ResultSetHandler接口 beanhandler beanlisthandler beanmaphandler arrayhandler arraylisthan ...
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2018-08-27 22:33:00
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算的的上是自己搭建的第一个卷积神经网络。网络结构比较简单。 输入为单通道的mnist数据集。它是一张28*28，包含784个特征值的图片 我们第一层输入，使用5*5的卷积核进行卷积，输出32张特征图，然后使用2*2的池化核进行池化 输出14*14的图片 第二层 使用5*5的卷积和进行卷积，输出64张 ...
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2018-08-25 17:29:06
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GoogleNet的发展 Inception V1： Inception V1中精心设计的Inception Module提高了参数的利用率；nception V1去除了模型最后的全连接层，用全局平均池化层(将图片尺寸变为1x1)，在先前的网络中，全连接层占据了网络的大部分参数，很容易产生过拟合现象 ...
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Web程序 时间：
2018-08-24 22:15:25
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