四川大学_图像分类算法_级联网络结构原理分析_中国AI数据

2019-11-25

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能或丢失功能的网络,并且结果将相同。 这是一个非常简单的示例,但是在具有成千上万个权重以计算其导数的网络中,使用此算法可以节省训练时间数量级。 最后,TensorfloW中包含了几种不同的优化算法,尽管它们全部都基于这种计算梯度的方法。哪种方法效果更好取决于输入数据的形状和您要解决的问题。 Sigmoid隐藏层,softmax输出层和梯度下降反向传播是我们将在下一章中将使用的最基本的基础上构建更复杂的模型。 第三部分 实施高级深度 TensorFlow中的模型 第5章对象识别和 分类 此时,您应该对TensorFloW及其最佳实践有基本的了解。在构建能够进行对象识别和分类的模型时,我们将遵循这些实践。建立此模型的基础是到目前为止已介绍的基础知识,同时添加计算机视觉的术语,技术和基础知识。由于其在各种挑战中的准确性,用于训练模型的技术最近已变得流行。 ImageNet是带有标签的图像的数据库,在此计算机的普及和深度学习见证了最近的流行。每年,ImageNet都会面临一个挑战(ILSVRC),人们需要构建一个能够基于ImageNet的图像数据库自动分类和检测对象的系统。在

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