【深度学习】实验15 使用CNN完成MNIST手写体识别(Keras)
使用CNN完成MNIST手写体识别(Keras)卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习算法，是处理具有类似网格结构的数据的强大工具，例如图像和声音。CNN主要用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域，是目前计算机视觉领域最有效的算法之一。卷积神经网络的主要特点是局部连接、权值共享和池化。局部连接意味着每个神经元仅与输入数据的一小部分相连；....
深度学习第19讲：CNN经典论文研读之残差网络ResNet及其keras实现
在 VGG 网络论文研读中，我们了解到卷积神经网络也可以进行到很深层，VGG16 和 VGG19 就是证明。但卷积网络变得更深呢？当然是可以的。深度神经网络能够从提取图像各个层级的特征，使得图像识别的准确率越来越高。但在2014年和15年那会儿，将卷积网络变深且取得不错的训练效果并不是一件容易的事。 深度卷积网络一开始面临的最主要的问题是梯度消失和梯度爆炸。那什么是梯度消失和梯度爆炸呢？所谓梯.....
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