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深度學習之卷積神經網絡CNN及tensorflow代碼實現示例
時間 2020-12-29
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一、CNN的引入 在人工的全連接神經網絡中,每相鄰兩層之間的每個神經元之間都是有邊相連的。當輸入層的特徵維度變得很高時,這時全連接網絡需要訓練的參數就會增大很多,計算速度就會變得很慢,例如一張黑白的 28×28 的手寫數字圖片,輸入層的神經元就有784個,如下圖所示: 若在中間只使用一層隱藏層,參數 ww 就有 784×15=11760 多個;若輸入的是28×28 帶有顏色的RGB格式的手寫
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