卷积神经网络(CNN)及其实践
- 一、CNN 的基础概念先行
  - 1.1 CNN 的基本结构简介
  - 1.2、认识卷积
  - 1.3、CNN 中的卷积层
  - 1.4、CNN 中的池化层
- 二、在 TensorFlow 中使用卷积的相关函数简介
  - 2.1 常用基础函数
  - 2.2 卷积相关函数
  - 2.3 对于卷积和池化操作的直观代码理解
- 三、代码 CNN 实战

卷积神经网络(CNN)及其实践

一、CNN 的基础概念先行

1.1 CNN 的基本结构简介

首先，我们应该明确 CNN 是被成功应用的 DNN 模型之一,它们并不独立。特别是针对图片类数据集的时候，我们发现针对一张 28 x 28 (784)像素的图片喂给全连接网络需要优化的参数就有 397510 个参数(近40万)。如下图,故如果我们将真实生活中的高分辨率的彩色图像直

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