文章 2023-12-19 来自:开发者社区

【计算机视觉+CNN】keras+ResNet残差网络实现图像识别分类实战(附源码和数据集 超详细)

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、深度卷积神经网络模型结构1:LeNet-5LeNet-5卷积神经网络首先将输入图像进行了两次卷积与池化操作,然后是两次全连接层操作,最后使用Softmax分类器作为多分类输出,它对手写数字的识别十分有效,取得了超过人眼的识别精度,被应用于邮政编码和支票号码,但是它网络结构简单,难以处理复杂的图像分类问题 2:AlexNet随着高效....

【计算机视觉+CNN】keras+ResNet残差网络实现图像识别分类实战(附源码和数据集 超详细)
文章 2021-11-01 来自:开发者社区

DL之CNN:利用卷积神经网络算法(2→2,基于Keras的API-Sequential)利用MNIST(手写数字图片识别)数据集实现多分类预测

输出结果1.10.0Size of:- Training-set:  55000- Validation-set: 5000- Test-set:  10000Epoch 1/1  128/55000 [..............................] - ETA: 15:39 - loss: 2.3021 - acc: 0.0703  25....

DL之CNN:利用卷积神经网络算法(2→2,基于Keras的API-Sequential)利用MNIST(手写数字图片识别)数据集实现多分类预测

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