DL之AlexNet(Keras框架)：利用卷积神经网络类AlexNet实现猫狗分类识别(图片数据增强→保存h5模型→加载模型)
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DL之CNN：卷积神经网络算法简介之原理简介——CNN网络的3D可视化(LeNet-5为例可视化)
CNN网络的3D可视化3D可视化地址：http://scs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/1、LeNet-5为例可视化
DL之AlDL之AlexNet：利用卷积神经网络类AlexNet实现猫狗分类识别(图片数据增强→保存h5模型)（二）
基于ImageDataGenerator实现数据增强扩充数据集大小，增强模型的泛化能力。比如进行旋转、变形、归一化等。扩充数据量：对图像作简单的预处理（如缩放，改变像素值范围）；随机打乱图像顺序，并且在图像集上无限循环（不会出现数据用完的情况）；对图像加入扰...
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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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