pytorch深度學習實踐3——多分類問題，卷積神經網絡CNN
多分類問題Softmax Classifier分類器 全連接網絡：用線性層將網絡連接在一起 softmax數學原理： loss函數實現方法： 交叉熵損失： 手寫數字識別分類案例代碼： 引入的包和庫： 將圖像轉換爲pytorch的tensor 將圖像歸一化爲0-1分佈 將transforms運用到dataset中： 構建模型： 定義損失函數和優化器： 訓練： 卷積神經網絡CNN（基礎篇） 卷積神經網
相關文章
- 1. 【神經網絡與深度學習】卷積神經網絡（CNN）
- 2. pytorch卷積神經網絡CNN實例
- 3. 深度學習之卷積神經網絡CNN專題
- 4. 【深度學習 CNN】卷積神經網絡模型--VGGNet（CNN )
- 5. 【學習筆記】深度學習之CNN卷積神經網絡
- 6. pytorch 8 CNN 卷積神經網絡
- 7. 【深度學習】卷積神經網絡
- 8. 深度學習-卷積神經網絡
- 9. [深度學習]卷積神經網絡：卷積、池化、常見分類網絡
- 10. 深度學習經典算法——CNN（卷積神經網絡）1
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • Kotlin學習（二）基本類型
- • 算法總結-深度優先算法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
