黑马程序员3天玩转Python深度学习TensorFlow(第3天)

简介: 黑马程序员3天玩转Python深度学习TensorFlow(第3天)

四、卷积神经网络


4.1 卷积神经网络简介


4.1.1 卷积神经网络与传统多层神经网络对比



输入层


隐藏层:卷积层、激活层、池化层、全连接层


输出层


4.1.2 卷积神经网络发展历史



4.1.3 卷积网络ImageNet比赛错误率



4.2 卷积神经网络原理


卷积层、激活层、池化层、全连接层



4.2.1 卷积神经网络三个结构


池化层:也叫下采样subsample



4.2.2 卷积层(Convolutional Layer


卷积核-filter-过滤器-模型参数-卷积单元













4.2.3 激活函数


随着神经网络的发展,大家发现原有的sigmoid等激活函数并不能达到好的效果,所以才去新的激活函数。


  • Relu


  • Tanh


  • sigmoid



4.2.4 池化层(Polling)



1 池化层计算




4.2.5 全连接层


与之前讲的全连接一样


4.2.6 卷积神经网络总结


卷积层->激活层->池化层->全连接层



4.3 案例:CNN-Mnist手写数字识别


4.3.1 网络设计



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