标注:

数据清洗、标注

imageLable(github上有),清华浙大源;ANACONDA

特征提取

直方图、轨迹图

将张网、刺网、拖网三个对象,的直方图,轨迹图做出来,经纬度2维,数据由n个,对每条船来说,数据就是 2^n次的,先把经纬度映射到一维,变成 1 ^ n次的

PCA降维处理

将n次方的特征降维,例如降成1000横坐标,
归一化,

Tensorflow

编译器,VSCODE;

  1. 定义命令行参数;
  2. 读取图像(图像预处理):
  3. 定义超参:隐层有128个神经元,num_hidden等
  4. 构建网络图,
    4.0 例子:0-9数字的数字识别;图片像素28*28=769;所以输入x=768,输出为分类结果=10(0~9);
    4.1 **神经网络图,**输入x,权重weights_fc,激活层,权重,输出,
    4.2 在代码中写入,这些x,weights等。weights_fc初始化方式initializer,初始化不同效果不同(建议使用tf.get_variable)----b_fc----矩阵乘法(tf.matmul(x,w_fc)----激活层----输出层—矩阵乘法(tf.matmul(ly_fc,w_op)+b_op -----Loss-----Accuracy:比较,相等的话做真值,不等的话false----Train:写优化算法)tf.train.AdamOptimizer(FLAGS.learning_rate),train_op=optimizer.minimize(cross_entropy)
  5. 设置会话: 初始化
---- x_batch,y_batch----
_,loss,acc=sess.run([train_op,cross_entropy,accuracy],feed.dict={x:x_batch,labels:y_batch}------epoch,print_list=[epoch+1,loss,acc*100],print('Epoch{0[0],cross_entropy loss:{0[1]:.4f},accuracy:{0[2]:.2f%).format(print_list)

运行器,notebook;(botebook不能支持参数调参,)
直接运行部分代码,代码块

  1. 运行,
    批次:batch_size 一般128-256之间,太大占显存;learning_rate学习率,

TensorFlow的API建议:
简单的 :NN_demo;
高级一点的:Keria;contrib

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