在数据准备完毕后,可以搭建一个卷积神经网络,并且使用训练数据对网络进行训练,使用测试集验证所搭建的网络的识别精度。针对搭建的卷积神经网络,可以使用如图2所示的网络结构。 图2 图2搭建的卷积神经网络有2个卷积层,分别包含16个和32个3 X 3卷积核,并且卷积后使用ReLU激活函数进行激活,两个池化层均为平均值池化,...
第二步:搭建卷积神经网络: class MyConvNet(nn.Module): def __init__(self): super(MyConvNet, self).__init__() ## 定义第一个卷积层\n", self.conv1 = nn.Sequential( nn.Conv2d( in_channels=1, ## 输入的feature map out_channels=16, ## 输出的feature map kernel_size=3, ##卷积核...
引言 在本文中,我将向你介绍如何使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)来实现Fashion-MNIST图像识别。Fashion-MNIST是一个常用的图像分类数据集,其中包含了10个不同类型的服装图像,如T恤、裤子、鞋子等。我们将使用Python编程语言和深度学习框架Keras来实现这个过程。 整体流程 首先,让我们来看一下整个实现...
实际对fashion mnist进行卷积操作不需要这么多层,这里只是为了说明,当层数增加时,有利于准确率的提高。
pytorch深度学习入门与实战孙玉林第六章卷积神经网络识别Fashion-MNIST.pdf,pytorch 深度学习⼊门与实战孙⽟林第六章卷积神经⽹络识别Fashion-MNIST import numpy as np import pandas as pd from sklearn .metrics import accuracy_score ,confusion_matrix ,classif