延世大学_tensor_基于非结构化数据的知识抽取_中国AI数据

2019-11-25

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.uint8更改为tf.float。 CNN实施 使用TensorFlow进行对象识别和分类需要对卷积(对于CNN),公共层(非线性,池化,fc),图像加载,图像处理和色彩空间有基本的了解。覆盖了这些区域之后,就可以使用TensorFlow构建用于图像识别和分类的CNN模型。在这种情况下,模型是由斯坦福大学提供的数据集,其中包含狗的图片及其相应的品种。网络需要对这些图片进行训练,然后根据图片判断其猜测狗的品种的能力。 网络架构遵循Alex KriZheVsky的AIeXNet的SimPIified VerSiOn,没有AlexNet的所有层。该体系结构在本章前面已被描述为赢得ILSVRC'12最高挑战的网络。该网络使用了本章所熟悉的层和技术,类似于CNN上TenSOrFIOW PrOVided教程。 本节中描述的网络包括每层之后的输出TensorShape。从左到右和从上到下读取图层,其中相关图层组合在一起。随着输入进一步进入网络,其高度和宽度会减小,而深度会增加。深度的增加减少了使用网络所需的计算量。 斯坦福犬数据集 可以在斯坦福大学计算机视觉站点http://visio

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