头疼！卷积神经网络是什么？CNN结构、训练与优化一文全解
本文全面探讨了卷积神经网络CNN，深入分析了背景和重要性、定义与层次介绍、训练与优化，详细分析了其卷积层、激活函数、池化层、归一化层，最后列出其训练与优化的多项关键技术：训练集准备与增强、损失函数、优化器、学习率调整、正则化技巧与模型评估调优。作者 TechLead，拥有10+年互联网服务架构、AI...
使用卷积神经网络CNN训练minist数据集（二）
""" 使用CNN训练minist数据集 """ # 导入模块 from tensorflow.keras.utils import to_categorical from tensorflow.keras import models, layers from tensorflow.keras.op...
【深度学习】基于卷积神经网络的天气识别训练
前言关于环境这里不再赘述，与【深度学习】从LeNet-5识别手写数字入门深度学习一文的环境一致。然后需要补充一个pillow包版本7.20即可。了解weather_photos数据集该数据包含多云、下雨、晴、日出四种类型天气的照片。分为四个文件夹，每个文件夹对应着该类型的天气图片。文件夹名称天气类型...
DHVT：在小数据集上降低VIT与卷积神经网络之间差距，解决从零开始训练的问题
在空间方面，采用混合结构，将卷积集成到补丁嵌入和多层感知器模块中，迫使模型捕获令牌特征及其相邻特征。 在信道方面，引入了MLP中的动态特征聚合模块和多头注意力模块中全新的“head token”设计，帮助重新校准信道表示，并使不同的信道组表示相互交互。 Dynamic Hybrid Vision T...
【Pytorch神经网络实战案例】01 CIFAR-10数据集：Pytorch使用GPU训练CNN模版-方法①
import torch import torchvision from torch import nn from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from torch.utils.data import DataLoader # 取消全局证...
【Pytorch神经网络实战案例】02 CIFAR-10数据集：Pytorch使用GPU训练CNN模版-方法②
import torch import torchvision from torch import nn from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from torch.utils.data import DataLoader # 取消全局证...
【Pytorch神经网络实战案例】03 CIFAR-10数据集：Pytorch使用GPU训练CNN模版-测试方法
import torch import torchvision from PIL import Image from torch import nn image_path="./test_img/dog.png" image=Image.open(image_path) print(image) #...
卷积神经网络分类算法的模型训练
卷积神经网络分类算法的模型训练启动Web服务器、应用使用说明和测试结果示例。模型创建与编译原VGG-16模型要求输入224×224×3的图片，限于GPU的计算能力，选择将28×28×1的数据集图片大小重置为56×56×1，由此计算出进入第一个全连接层的图像尺寸为7×7×256；最后一个全连接层输出值...
一维CNN,二维CNN以及三维CNN的训练模型matlab仿真
1.算法描述 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 。卷积神经网络具有表征学习（repres...
使用matlab深度学习工具箱实现CNN卷积神经网络训练仿真
1.算法描述 深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习...
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