Tensorflow實現卷積神經網絡

1.卷積神經網絡簡介 卷積神經網絡網絡（CNN）最初是爲解決圖像識別等問題設計的。在深度學習之前，主要藉助SIFT。HoG等算法提取圖像的特徵，再結合SVM等機器學習算法進行圖像識別。CNN被作爲一個深度學習的架構降低了對圖像數據預處理的要求，避免了複雜的特徵工程，CNN可以直接使用圖像的原始像素作爲輸入，在訓練時自動提取最有效的特證。 在卷積神經網絡中，第一個卷積層會直接接受圖像像素級的輸入，每

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