TensorFlow實戰——CNN

全連接神經網絡存在以下三個問題: 參數太多(每個節點都要和下一層的所有節點連接) 容易過擬合 不能很好的抽取局部的特徵(如一張有兩隻貓的圖片,它偏向於抽取整張圖的特徵,而不是圖中部分區域的特徵) 鑑於以上的問題,我們介紹卷積神經網絡(CNN)。先介紹CNN中的池化層和卷積層。我們根據下圖來講解: 過濾器 池化層和卷積層都會有過濾器,過濾器會有個窗口(如上圖中,黃色的框框),它會把上一層的數據過濾到
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