通过在卷积特征图上进行滑动窗口或锚框匹配,结合分类和回归任务,CNN能够实现对图像中不同目标的定位和识别,并生成精确的分割结果。 特征提取与迁移学习:由于CNN具有良好的特征提取能力,它常被用作预训练模型的特征提取器。通过冻结部分权重或微调网络,可以将已经在大规模数据上训练过的CNN应用于新任务,提高模型的性能...
第一步:输入参数的初始化,包括输入图片维度,filter卷积核个数, filter_size卷积核的大小, num_hidden: 隐藏层个数, num_classes:分类的结果,weight_scale表示权重参数的偏置,reg表示正则化惩罚项的力度 第二步:初始化构造卷积的参数维度,构建字典self.params进行存放,将卷积参数进行数据类型的转换,转换为np.float32...
session.run(train_op, feed_dict={x:batch_image, y_true:batch_labels})#第十三步:每一个epoch进行模型的准确率的输出ifi % int(data.train.num_image / batch_size) ==0:#计算模型的损失值loss = session.run(cost, feed_dict={x:batch_image, y_true:batch_labels})#展示模型的训练集和验证集的...
当当阅阅图书专营店在线销售正版《2024新书 深度学习模型与算法基础 许庆阳 卷积神经网络的原理及训练方法 发展及基于卷积神经网络的目标检测算法》。最新《2024新书 深度学习模型与算法基础 许庆阳 卷积神经网络的原理及训练方法 发展及基于卷积神经网络的目标检测算法》简
2. 描述卷积神经网络(CNN)的基本结构。3. 解释什么是对抗网络(GAN),并描述其应用场景。4. 简述循环神经网络(RNN)的基本原理。5. 描述如何使用TensorFlow框架进行深度学习模型训练。6. 解释什么是强化学习,并描述其应用场景。7. 请列举三种常用的自然语言处理(NLP)技术。8. 描述如何使用Python中的TensorFlow库进行...
京东JD.COM图书频道为您提供《深度学习模型与算法基础 许庆阳 宋勇 人工智能深度学习教程书 神经网络基础训练方法 卷积神经网络原理及训练方法 大学教材 清华大学出版社》在线选购,本书作者:,出版社:清华大学出版社。买图书,到京东。网购图书,享受最低优惠折扣!
受限:对于深度学习项目,尤其是涉及卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、Transformer等复杂模型,以及大型数据集的训练,显卡(尤其是GPU)通常是必不可少的。GPU提供了强大的并行计算能力,极大地加速了深度学习模型的训练速度。没有显卡,进行这类项目时会遇到以下问题: ...
一、卷积神经网络的基本原理 神经元模型:CNN的核心组成单元是神经元(Neuron),也称作卷积核(Kernel)或滤波器(Filter)。每个神经元通过对输入数据进行卷积操作和非线性激活,提取输入数据的特征。 层级结构:CNN由多层神经元组成,包括卷积层(Convolutional Layer)、池化层(Pooling Layer)和全连接层(Fully Connected Layer)...