def CNN_model(self,train_images, train_lables): # ===构建卷积神经网络并保存=== model = models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(128, 128, 1)))# 过滤器个数,卷积核尺寸,激活函数,输入形状 model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))# ...
def CNN_model(self,train_images, train_lables): # ===构建卷积神经网络并保存=== model = models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(128, 128, 1))) # 过滤器个数,卷积核尺寸,激活函数,输入形状 model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) #...
数据输入到神经网络之前必须先转成浮点数张量。ImageDataGenerator类,可以快速创建Python生成器,将图形文件处理成张量批量,生成器的输出是150-150的RGB图像和二进制标签,形状为(20,)组成的批量。生成器会不断地生成这些批量,不断地循环目标文件夹中的图像。 2.2 模型构建 # 构建模型 model = models.Sequential() mo...
1. 卷积神经网络(CNN) CNN无疑是图像处理领域的佼佼者,它能够自动从图像中提取关键特征,无论是用于图像分类还是目标检测,都能展现出不俗的实力。例如,它能帮助我们识别照片中的宠物种类或是人脸。 2. 循环神经网络(RNN) RNN在处理序列数据方面表现出色,无论是文本、语音还是时间序列,它都能轻松应对。它擅长捕捉...
CNN(卷积神经网络) 特点 1. 局部连接:网络中的神经元仅与部分输入数据相连,减少了参数数量。 2. 权重共享:同一层的神经元共享相同的权重,提高了模型的泛化能力。 3. 空间不变性:通过卷积操作,模型对输入数据的空间变换具有一定的不变性。 应用 - 图像识别:如人脸识别、物体检测等。
CreativeLus库,又名“创造性逻辑元”,简称CL,是基于反馈式神经网络(BP网络)模型理论基础开发的C++神经网络库。希望在尽可能的丰富功能前提下,让使用者付出极低的代价。尤其是学生、研究人员或小型应用,在机器学习,深度学习,神经网络应用等领域能有一种快速的应用可
CNN中的卷积层用于从图像中提取特征。它们通过在图像上滑动一个小滤波器,然后在周围区域应用各种数学运算(如点积)来捕捉特征。这些特征反映了图像中的局部模式和结构。池化层(也称为下采样层)进一步降低了特征图的尺寸, 从数据处理到模型建立再到模型训练,都有一系列的参数可以调整,这些都可能是影响最终结果...