model = keras.models.Sequential([ #卷积层1 keras.layers.Conv2D(32,kernel_size=5,strides=1,padding="same",data_format="channels_last",activation=tf.nn.relu,kernel_regularizer=keras.regularizers.l2(0.01)), #池化层1 keras.layers.MaxPool2D(pool_…

1 卷积神经网络简介 在介绍卷积神经网络(CNN)之前,我们需要了解全连接神经网络与卷积神经网络的区别,下面先看一下两者的结构,如下所示: 图1 全连接神经网络与卷积神经网络结构 虽然上图中显示的全连接神经网络结构和卷积神经网络的结构直观上差异比较大,但实际上它们的整体架构是非常相似的.从上图中可以看出,卷积神经网络也是通过一层一层的节点组织起来的.和全连接神经网络一样,卷积神经网络中的每一个节点都是一个神经元.在全连接神经网络中,每相邻两层之间的节点都有边相连,于是一般会将每一层全连接层中的节…

折腾了几天,爬了大大小小若干的坑,特记录如下.代码在最后面. 环境: Python3.6.4 + TensorFlow 1.5.1 + Win7 64位 + I5 3570 CPU 方法: 先用MNIST手写数字库对CNN(卷积神经网络)进行训练,准确度达到98%以上时,再准备独家手写数字10个.画图软件编辑的数字10个共计20个,让训练好的CNN进行识别,考察其识别准确度. 调试代码: 坑1:ModuleNotFoundError: No module named 'google' 解决:pi…

tensorflow CNN 卷积神经网络中的卷积层和池化层的代码和效果图 因为很多 demo 都比较复杂,专门抽出这两个函数,写的 demo. 更多教程:http://www.tensorflownews.com #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from PIL import Image import numpy img = Ima…

TensorFlow 官方文档:https://www.tensorflow.org/api_guides/python/math_ops # Arithmetic Operators import tensorflow as tf # 用 tf.session.run() 里 feed_dict 参数设置占位 tensor, 如果传入 feed_dict的数据与 tensor 类型不符,就无法被正确处理 x = tf.placeholder(tf.string) y = tf.placehol…

一.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 [1-2]  .卷积神经网络具有表征学习(representation learning)能力,能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类(shift-invariant classification),因此也被称为“平移不变人工神经网络(Shift…

卷积神经网络的结构我随意设了一个. 结构大概是下面这个样子: 代码如下: import numpy as np from keras.preprocessing import image from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Activation from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D # 从文件夹图像与标签文件…

import tensorflow as tf weights = tf.constant([[1.0, -2.0],[-3.0 , 4.0]]) >>> sess.run(tf.contrib.layers.l1_regularizer(0.5)(weights)) 5.0 >>> sess.run(tf.keras.regularizers.l1(0.5)(weights)) 5.0 >>> sess.run(tf.keras.regularize…

import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #设置输入参数 batch_size = 128 test_size = 256 # 初始化权值与定义网络结构,建构一个3个卷积层和3个池化层,一个全连接层和一个输出层的卷积神经网络 # 首先定义初始化权重函数 def init_weights(shape): return tf.Variabl…

前馈神经网络的弊端 前一篇文章介绍过MNIST,是采用的前馈神经网络的结构,这种结构有一个很大的弊端,就是提供的样本必须面面俱到,否则就容易出现预测失败.如下图: 同样是在一个图片中找圆形,如果左边为训练样本,右边为测试样本,如果只训练了左边的情况,右边的一定会预测错误,然而在我们人眼看来,这两个圆形的特征其实是一样的,不过是移动了一个位置而已,但是因为前馈网络结构的原因,导致在做权重分配的时候,把更多的权重分配给了左上角,右下角分配的较少,所以在做最终预测,便会出现较大的误差.所以,我们需要在…