TensorFlow -2: 用 CNN 识别数字 本文结构: CNN 建立模型 code 昨天只是用了简单的 softmax 做数字识别,准确率为 92%,这个太低了,今天用 CNN 来提高一下准确率。 关于CNN,可以看这篇: 图解何为CNN 简单看一个典型的 Deep CNN 由若干组 Convolution-ReLU-Pooling 层组成。 这三层可以提取出有用的 patter
通过模型摘要可以看到,本文设计的CNN模型总共包含422,026个参数,约1.61MB。其中421,834个是可训练参数,这些参数会在训练过程中不断更新以优化模型性能;另外还有192个不可训练参数,这些主要来自批归一化层中用于统计的均值和方差参数。 模型训练 使用TF中的keras高级api进行模型的编译。 model.compile(optimizer='adam'...
(ConvNets 或 CNNs)是一类神经网络,已被证明在图像识别和分类等领域非常有效。与传统的多层感知器架构不同,它使用两个称为 和 的操作将图像简化为其基本特征,并使用这些特征来理解和分类图像。 CNN重要术语 卷积层 卷积是从输入图像中提取特征的第一层。卷积通过使用输入数据的小方块学习图像特征来保留像素之间的关...
第二个参数filter:相当于CNN中的卷积核,它要求是一个Tensor,具有[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]这样的shape, 具体含义是[卷积核的高度,卷积核的宽度,图像通道数,卷积核个数],要求类型与参数input相同,有一个地方需要注意,第三维in_channels,就是参数input的第四维 第三个参数strides:...
卷积神经网络的一个示例实现如下所示,和上节中的 多层感知机 在代码结构上很类似,只是新加入了一些卷积层和池化层。这里的网络结构并不是唯一的,可以增加、删除或调整 CNN 的网络结构和参数,以达到更好的性能。 1 class CNN(tf.keras.Model): 2 def __init__(self): ...
卷积神经网络(简称CNN)是一种专为图像输入而设计的网络。 它们由具有卷积层的模型组成,这些卷积层提取特征(称为特征图),并汇集将特征分解为最显着元素的层。 尽管CNN可以用于将图像作为输入的各种任务,但它们最适合图像分类任务。 流行的图像分类任务是MNIST手写数字分类。它涉及成千上万个手写数字,必须将其分类为...
手写数字识别实战——基于tensorflow2、CNN 项目说明 该手写数字识别实战是基于tensorflow2的深度学习项目,使用tensorflow自带的MNIST手写数据集作为数据集,使用了CNN网络,最后使用模型预测手写图片。 项目环境 基础环境:python+anaconda 框架:tensorflow2 实现步骤
典型的 CNN 由3个部分构成: 卷积层 池化层 全连接层 如果简单来描述的话: 卷积层负责提取图像中的局部特征;池化层用来大幅降低参数量级(降维);全连接层类似传统神经网络的部分,用来输出想要的结果。 卷积——提取特征 卷积层的运算过程如下图,用一个卷积核扫完整张图片: 这个过程我们可以理解为我们使用一个过...
接下来采用CNN模型来看看训练和测试结果 构建CNN模型,CNN模型中多了卷积层和池化层,先卷积再池化再卷积再池化,最后全连接层。 model=keras.models.Sequential([ keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28,28,1)), keras.layers.MaxPooling2D(2,2), keras.layers.Conv2D(64,...
TensorFlow从1到2 - 4 - 深入拆解CNN架构 本篇将拆开CNN架构,一探究竟。 卷积滤波器 基于空间映射的架构 全连接网络架构存在一个“硬”伤:网络中各层神经元的一维排布方式,丢弃了图像的空间结构信息。 以MNIST识别为例,当输入一副28x28的二维图像,我们首先会把它拉平为一个长度为784的一维的向量,...